顶点成分分析算法是一种非监督的端元提取算法。
顶点成分分析法假设纯净像元存在，根据凸面几何原理，认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元，它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算，直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理，设定一个信噪比门限值SNRth，根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量，将所有的像元点向初始向量方向投影，找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元，本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用
顶点成分分析法假设纯净像元存在，根据凸面几何原理，认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元，它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算，直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理，设定一个信噪比门限值SNRth，根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量，将所有的像元点向初始向量方向投影，找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元，本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用
2022/9/4 20:45:10
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传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。
基于图像的稀疏表示，近几年来研讨者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。
利用K-SVD算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对K-SVD算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。
文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用log的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项，从而取得更好的去噪效果。
基于图像的稀疏表示，近几年来研讨者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。
利用K-SVD算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对K-SVD算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。
文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用log的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项，从而取得更好的去噪效果。
2022/9/4 0:28:02
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1.领域：matlab，SVD,EVD,GMD以及SIC算法2.内容：【提供操作视频】大规模MIMO预编码算法matlab仿真,包括SVD,EVD,GMD以及SIC等3.用处：用于SVD,EVD,GMD以及SIC算法编程学习4.指向人群：本硕博等教研学习使用5.运行留意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。
运行时留意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
运行时留意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2016/6/3 11:10:15
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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