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cs_cvx
- 压缩传感，压缩感知，压缩采样，稀疏表达，稀疏表示，的入门例子-compressive sensing, compressed sensing
perform_bandlet_transform
- 二代Bandelet变换，可以用其实现图像的稀疏表示，从而实现图像去噪，压缩等处理。-Second generation Bandelet transformation can be achieved with its sparse image, said in order to achieve the image de-noising, compression and other processing.
Crosslink
- 采用十字链表表示稀疏矩阵，并实现矩阵的加法运算-Cross-linked with that sparse matrix, and matrix addition operations to achieve
sparse_representation
- 带有visual接口的matlab稀疏表示算法，以及对应的文章-Visual interface with matlab sparse representation algorithm, and the corresponding articles
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- 数据结构经典制作内容--- 稀疏矩阵的建立十字链表表示稀疏矩阵- 1.稀疏矩阵的加法运算 2.稀疏矩阵乘法运算-- 3.稀疏矩阵的转置-- 4.退出功能）-The contents of the data structure--- the classic production create the sparse matrix sparse matrix that cross list- 1. Sparse matri
shiyan3
- 电力网络信息存储及导纳矩阵处理。 (1) 从输入文件中读入节点信息和支路信息，其中包括支路的始端节点编号、支路的末端节点编号、支路电阻、电抗、变比、线路对地电导等。 (2) 要求设计的程序可适合任意规模的网络 (3) 要求设计的程序可查询节点、支路信息（根据节点名或支路名） (4) 要求将电力系统网络形成导纳矩阵及输出 (5) 要求进行导纳矩阵的稀疏处理 (6) 要求可以基于导纳矩阵的稀疏表示，获取 Yij
MatrixY
- 程序的功能（应用在电力系统中） (1) 网络数据输入的内容包括节点信息和支路信息 (2) 可适合任意规模的网络 (3) 可查询节点、支路信息（根据节点名或支路名） (4) 形成导纳矩阵及输出 (5) 导纳矩阵稀疏处理 (6) 基于导纳矩阵的稀疏表示，获取Yij-Functionality of the program (application in the power system) (1) network in
dianliMatrixY
- 程序的功能（应用在电力系统中） (1) 网络数据输入的内容包括节点信息和支路信息 (2) 可适合任意规模的网络 (3) 可查询节点、支路信息（根据节点名或支路名） (4) 形成导纳矩阵及输出 (5) 导纳矩阵稀疏处理 (6) 基于导纳矩阵的稀疏表示，获取Yij-Functionality of the program (application in the power system) (1) network in
CSzhongsu
- 该文对压缩感知理论进行了综述，对压缩感知的稀疏表示、观测矩阵、编码、解码和有待研究的关键问题进行了综述-This paper summarizes the theory of compressed sensing, sparse representation of compressed sensing, observation matrix, encoding, decoding and the key issues to be exa
Application-of-sparse-matrix
- 实现稀疏矩阵的表示方法及其运算，实现稀疏矩阵在三元组表示下的运算并分析其效率。 -Sparse matrix representation to achieve its operation, to achieve sparse matrix triple in the next, and analyze its computational efficiency.
cpmpressive
- 一种图像处理超分辨率重构方法，主要是利用图像稀疏表示的方法进行图像重构-Super-resolution reconstruction of an image processing method, mainly using sparse representation of image reconstruction methods for image
l1benchmark
- 主要用于解决模式识别中稀疏表示人脸识别核心问题L1范数源代码，程序采用同伦算法设计的，在目前稀疏表示多种算法中，同伦算法是性能公认最好的.-Mainly used to solve the sparse representation of face recognition pattern recognition in the core of L1 norm source code, the program designed using
DCT
- 基于稀疏表示的inpaint去水印，部分代码，请安装sparse toolbox....欢迎下载-Camera self-calibration matlab source code, documentation and multi-view geometry ~ ~ and welcome to download the package ....
super--resolution
- 超分辨率研究中的ppt资料，有稀疏表示，流形学习框架下的邻域嵌入，对超分辨率研究很有帮助-Ppt super-resolution study of the data, there is sparse, said manifold learning embedded within the fr a mework of the neighborhood, useful for the study of super-resolution
l1_ls
- 求解l1范式的值，用于压缩感知中的稀疏表示。进行分类-Solving the value of l1 paradigm for compressed sensing of sparse representation. Classification
sy
- 压缩感知的经典代码，包括观测，稀疏表示，重建，其中观测用的高斯观测矩阵，稀疏用的DCT，重建用的OMP算法-Compressed sensing of the classic code, including observations, sparse representation, reconstruction, observed with a Gaussian observation matrix, sparse use of the
sparse-decomposition
- 基于稀疏表示的卡通纹理分解程序，能完成卡通纹理的分解-The program can complete that texture based on sparse decomposition process that cartoon, cartoon texture to complete the decomposition.
CS_MRI
- 压缩传感和稀疏表示 基于压缩传感和稀疏表示理论的在MRI上面的图像处理-compressed sensing
KSVD_Matlab_ToolBox
- 该工具箱为KSVD算法的实现，其用来自适应地对信号就行稀疏表示，达到良好的稀疏性-The toolbox is KSVD algorithm, it is used to adaptively sparse representation of the signal on the line to achieve a good sparse
RSC
- 人脸识别的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数，但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布，实际中这样的分布可能并不成立，特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素，这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论，将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数，并将最大似然问题转化为一个加权优化问题-Recently the s