收到一些国内外朋友的来信，咨询关于容积卡尔曼滤波的问题(CKF)，大家比较疑惑的应该就是generator或G-orbit的概念。
考虑到工作以后，重心必然转移，不可能再像现在这样详细的回答所有人的问题，更不可能再帮大家改论文、写(或改)代码了，请各位谅解！在此，上传一个CKF和五阶CKF用于目标跟踪的示例代码，代码中包含详细的注释，希望对大家以后的学习和研究有所帮助！此代码利用C++对五阶CKF的第二G-轨迹进行了封装(Perms.exe)，能理解最好，如果无法理解，也无须深究其具体构造方法！可执行文件底层是用字符串+递归算法实现的，理论上可以应用于任意维模型。
但考虑到递归算法可能存在的栈溢出，重复压栈出栈带来的时间消耗等问题，我们利用矩阵的稀疏性和群的完全对称性，并通过分次调用，来尽可能减少栈的深度，提高计算速度。
容积点一次生成后，可以一直使用，通过对50维G-轨迹的生成速度(CoreT6600@2.2GHz)进行测试，包含数据读写在内的速度约为1.5秒，速度尚可。
而目前为止，本人尚未遇到达到甚至超过50维的系统，因此，暂时不作算法层面的优化。
注意：Perms.exe可以用于任意维模型，将可执行文件复制至工作目录下，调用时选择N/n，并输入你的模型维数，即可生成所需的第二G-轨迹。
如果无法理解相关的概念，请参考示例代码，并记住如何使用即可~~~相关理论基础及所用模型，请参考以下文献：References(youmayciteoneofthearticlesinyourpaper):[1]X.C.Zhang,C.J.Guo,"CubatureKalmanfilters:Derivationandextension,"ChinsesPhysicsB,vol.22,no.12,128401,DOI:10.1088/1674-1056/22/12/128401[2]X.C.Zhang,Y.L.Teng,"AnewderivationofthecubatureKalmanfilters,"AsianJournalofControl,DOI:10.1002/asjc.926[3]X.C.Zhang,"Cubatureinformationfiltersusinghigh-degreeandembeddedcubaturerules,"Circuits,Systems,andSignalProcessing,vol.33,no.6,pp.1799-1818,DOI:10.1007/s00034-013-9730-0

交替方向乘子法是用于求解低秩和稀疏最优化问题的有效算法，这个包提供了交替方向乘子法的matlab代码。
Thispackagesolvesseveralsparseandlow-rankoptimizationproblemsbyM-ADMMproposedinourwork

多项式相乘一元稀疏多项式简单计算器的基本功能是：（1)输入并建立多项式；
（2）输出多项式，输出形式为整数序列：n,c1,e1,c2,e2,...,cn,en,其中n是多项式的项数，ci和ei分别是第i项的系数和指数，序列按指数降序排列。
（3）多项式a与多项式b相乘，建立多项式。
-Sparsepolynomialmultiplicationunarypolynomialbasicfunctionsofthecalculatorissimple:(1)inputandtheestablishmentofpolynomial(2)theoutputpolynomial,theoutputintheformofanintegersequence:n,c1,e1,c2,e2,...,cn,en,wherenisthenumberofitemspolynomial,ciandeiisthefirstientriesarethecoefficientandtheindexsequenceindescendingorderbyindex.(Three)polynomialapolynomialbmultipliedwiththeestablishmentofpolynomials.

filedisk-21是最新版本的经典windows磁盘驱动例子，学习必看。
将一个（或多个）文件映射为物理磁盘或光驱。
包括了驱动部分代码和应用部分代码。
这个版本支持了映射稀疏文件，稀疏文件大家都知道的吧？--windows的天才设计，效果上实现了磁盘映射文件占用空间的按需变大...注意：需要在vs2015和wdk10编译代码。

用于图像去噪的2D非局部稀疏表示

matlabGUI很好的代码很漂亮的界面

本程序是matlab稀疏贝叶斯小程序，用于处理数据，进行数据稀疏化处理的参数型预测。

2021

从一组校准的2D多视图图像中准确地重建3D几何形状是一种积极而有效的方法计算机视觉中具有挑战性的任务。
现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。
为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。
为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投影有效解决。
然后，得到的表面是参数化为三角形网格并使用表面演化进行精炼以获得高质量的3D重建。
我们使用几种最先进方法进行的比较实验表明，TwGREM的性能基于3D的重建在准确性和效率方面是最高的，尤其是对于具有光滑的纹理和稀疏的视点

基于学习方法构造的冗余字典可更加准确地提取信号的结构特征，也是近几年的研究热点。
论文在研究了基于KSVD字典学习的图像去噪算法的基础上，将相关系数匹配准则和字典裁剪方法相结合，提出一种改进的字典学习算法，进一步，为了利用图像的非局部自相似性信息，提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型，提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。
大量实验验证，与传统KSVD去噪方法相比，该方法在提高同质区域平滑性的同时还能保留更多的纹理、边缘等细节特征。

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。