本项目提供了一个基于稀疏编码的快速在线字典学习的MATLAB实现，旨在有效去除信号或图像中的噪声。通过不断更新字典以适应输入数据，该方法适用于大规模数据处理场景。
为了在MATLAB中实现去噪代码的稀疏编码在线词典学习的快速实施，请按照以下步骤操作：
1. 克隆项目及其所有子模块：
```
git clone --recursive https://github.com/d-acharya/OnlineDictionaryLearning.git
```
2. 更新所有子模块：
```
git submodule foreach git pull origin master
```
3. 编译代码：
- 创建构建目录并进入该目录。
```bash
mkdir build && cd build
```
- 使用CMake生成编译文件，然后使用make命令进行编译。最后运行测试脚本：
```bash
cmake ..
make
./test_odl
```
现有实施包括以下几种语言实现：
- C++ 实现
- Java 实现
- MATLAB 实现
- C++ LARS（最小角回归）实现
待办事项中提到需要创建一个包装器，以便从上述Python脚本调用字典学习的C实现。目前仅实现了LARS算法，请参考MATLAB实施中的FISTA算法并考虑将其作为替代。
降噪演示步骤如下：编译完成后测试`denoising.cpp`文件：
```
./applicationName Lenna256.png Lenna256Noisy.png
```
5星
