BrunoA.Olshausen的经典稀疏编码matlab代码，文章是1996年LETTERSTONATURE上的emergenceofsimple-cellreceptivefieldpropertiesbylearningasparsecodefornaturalimages.
2025/9/28 22:56:56
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该程序的功能是实现图像的稀疏分解并重建图像，采用压缩感知理论，利用小波分析，在小波域分块观测，可以用很少的观测值就能重建原图像。
程序包中已经整合了小波包和测试图像，没有多余文件，程序经过亲测并修改，能在MATLAB中直接运行得到很好的结果，直接运行main_msbcsspl，速度非常快！
程序包中已经整合了小波包和测试图像，没有多余文件，程序经过亲测并修改，能在MATLAB中直接运行得到很好的结果，直接运行main_msbcsspl，速度非常快！
2025/9/20 15:27:20
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这是一本关于稀疏表达在信号和图像处理中运用的权威书籍《SparseandRedundantRepresentationsFromTheorytoApplicationsinSignalandImageProcessing》，也是第一部关于稀疏表达的书籍。
是稀疏表达的大牛MichaelElad编写的。
现在在卓越上有的卖，不过要7百多元，太贵，还是搞电子版看实惠点。
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2025/9/2 21:08:07
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PARDISO求解器可实现大规模稀疏矩阵的求解，具有非常好的计算效率与并行性，本文档简介了从PardisoProject.org上获得Pardiso并安装使用的步骤。
2025/7/11 2:44:55
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将雷达回波信号写为如下稀疏形式：其中为基矩阵，为待求系数列向量。
为服从均值为0，方差为的加性高斯噪声。
目标向量为已知元素集，包含N个变量，即。
若每个元素独立向量的概率密度为：这也是系数向量的最大似然估计，为一个二范数的求解问题（稀疏性得不到保证）。
为服从均值为0，方差为的加性高斯噪声。
目标向量为已知元素集，包含N个变量，即。
若每个元素独立向量的概率密度为：这也是系数向量的最大似然估计，为一个二范数的求解问题（稀疏性得不到保证）。
2025/7/4 20:43:01
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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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