稀疏分解；
ksvd算法；
matlab代码

基于参考信号自动估计的超声图像稀疏反卷积方法

omp算法重构实现信号采样重构对比差异的体现直观明了输入信号通过FFT变换后，稀疏信号的频域图在IFFT变换之前，重构稀疏信号的频域图重构信号与原信号，作为对比用

稀疏矩阵的三元组程序，完全正确.稀疏矩阵的三元组存储

匹配追踪MP、正交匹配追踪算法OMP，稀疏表示里的基本算法

自己大二的数据结构课程设计，Dijkstra算法，单源最短路径问题，解决稀疏图，C/C++实现

英文原版，英文好的可以看一下良好的理论分析特性，高效的实际可计算性和强大的建模能力是大家选择凸建模的原因。
注意，我这里说的是凸建模！科学研究的第一步是对实际问题抽象近似，建模成数学问题，这里有巨大的选择自由度！虽然非凸建模具有最强的表达能力，也最省事，代价却是理论上难以分析和实际中无法可靠计算！近十年来火的一塌糊涂的压缩感知，稀疏表示和低秩恢复都是由凸建模带动起来的！研究者们通过分析凸问题的性质来解释和理解真实世界的机理！要注意，很多这样的问题几十年前就已经有非凸的表达形式了，只有用凸建模才焕然一新！更进一步，通过对凸建模的深入理解，大家对具体的非凸问题，注意不是所有，开始利用特殊的结构特点做分析，得出了一些很深刻的结果，比如神经网络收敛到局部最优解，而不是平稳点，随机算法有助于逃离鞍点。
但是，非凸分析几乎都是casebycase，没有统一有效的手段，这与凸分析差别甚大。
从这个角度来说，凸建模和凸优化是研究实际问题的首选！作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/24641575/answer/136736625来源：知乎著作权归作者所有。
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稀疏矩阵（矩阵零元素个数远大于非零元素），为节省存储空间，用三元组

1．两个串相等的充要条件是（）。
A．串长度相等B．串长度任意C．串中各位置字符任意D．串中各位置字符均对应相等2．对称矩阵的压缩存储：以行序为主序存储下三角中的元素，包括对角线上的元素。
二维下标为(i,j),存储空间的一维下标为k，给出k与i,j(i＜j)的关系k=（）（1＜=i,j＜=n,0＜=k＜n*(n+1)/2)。
A．i*(i-1)/2+j-1B．i*(i+1)/2+jC．j*(j-1)/2+i-1D．j*(j+1)/2+i3．二维数组A[7][8]以列序为主序的存储，计算数组元素A[5][3]的一维存储空间下标k=（）。
A．38B．43C．26D．294．已知一维数组A采用顺序存储结构，每个元素占用4个存储单元，第9个元素的地址为144，则第一个元素的地址是（）。
A．108B.180C.176D.1125.下面（）不属于特殊矩阵。
A．对角矩阵B.三角矩阵C.稀疏矩阵D.对称矩阵6.假设二维数组M[1..3,1..3]无论采用行优先还是列优先存储，其基地址相同，那么在两种存储方式下有相同地址的元素有（）个。
A.3B.2C.1D.07.若Tail(L)非空，Tail(Tail(L))为空，则非空广义表L的长度是（）。
(其中Tail表示取非空广义表的表尾)A.3B.2C.1D.08．串的长度是（）。
A．串中不同字母的个数B．串中不同字符的个数C．串中所含字符的个数，且大于0D．串中所含字符的个数9．已知广义表((),(a),(b,c,(d),((d,f))))，则以下说法正确的是（）。
A．表长为3，表头为空表，表尾为((a),(b,c,(d),((d,f))))B．表长为3，表头为空表，表尾为(b,c,(d),((d,f)))C．表长为4，表头为空表，表尾为((d,f))D．表长为3，表头为(())，表尾为((a),(b,c,(d),((d,f))))10．广义表A=(a,b,c,(d,(e,f)))，则Head(Tail(Tail(Tail(A))))的值为（）。
(Head与Tail分别是取表头和表尾的函数)A．(d,(e,f))B．dC．fD．(e,f)二、填空题（每空2分，共8分）。
1．一个广义表为F=(a,(a,b),d,e,(i,j),k)，则该广义表的长度为________________。
GetHead(GetTail(F))=_______________。
2．一个n*n的对称矩阵，如果以行或列为主序压缩存放入内存，则需要个存储单元。
3．有稀疏矩阵如下：005700-300040020它的三元组存储形式为:。
三、综合题（共22分）。
1．（共8分）稀疏矩阵如下图所示，描述其三元组的存储表示，以及转置后的三元组表示。
0-30004060000007015080转置前（4分）：转置后（4分）：2.（共14分）稀疏矩阵M的三元组表如下，请填写M的转置矩阵T的三元组表，并按要求完成算法。
（1）写出M矩阵转置后的三元组存储（6分）：M的三元组表：T的三元组表：ije2133244254

基于过完备字典的稀疏表示，用于图像恢复、图像去噪

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。