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Gabor字典在MATLAB中的系统识别_sparse去噪_原子分解_时频字典_时频稀疏性_system-identification.rar

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简介：
本资源包提供了基于MATLAB实现的Gabor字典算法，用于信号处理领域的系统识别、稀疏去噪及原子分解等应用。通过利用时间频率稀疏性的特点，该方法实现了高效的信号分析与重构，并包含了一个压缩文件system-identification.rar以供下载和使用。 采用具有较好时频聚集性的线性调频信号作为输入激励，并使用Gabor字典作为过完备原子库。在应用传统系统辨识方法之前，先利用稀疏分解算法对输出信号进行去噪处理，从而显著提高系统的辨识精度。具体而言，这包括互谱算法和基于信号的Gabor稀疏分解的具体实现代码。

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  • Gabor字典在MATLAB中的系统识别_sparse去噪_原子分解_时频字典_时频稀疏性_system-identification.rar
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    本资源包提供了基于MATLAB实现的Gabor字典算法，用于信号处理领域的系统识别、稀疏去噪及原子分解等应用。通过利用时间频率稀疏性的特点，该方法实现了高效的信号分析与重构，并包含了一个压缩文件system-identification.rar以供下载和使用。 采用具有较好时频聚集性的线性调频信号作为输入激励，并使用Gabor字典作为过完备原子库。在应用传统系统辨识方法之前，先利用稀疏分解算法对输出信号进行去噪处理，从而显著提高系统的辨识精度。具体而言，这包括互谱算法和基于信号的Gabor稀疏分解的具体实现代码。
     
  • AnalysisKSVD.rar_OMP图像去噪_K-SVD图像去噪_稀疏字典学习_稀疏表示
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    该资源包包含基于K-SVD和OMP算法的图像去噪代码及文档。通过稀疏字典学习实现高效降噪，同时保持图像细节与纹理特征。 实现图像的稀疏编码采用k-svd进行字典学习，并使用omp算法计算稀疏表示系数。此外还包含了一个去噪的例子。
     
  • gaborfft.rar_Gabor字典_MATLAB中Gabor字典的构建与字典原子
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    本资源提供了MATLAB环境下构建Gabor字典的方法及代码示例，详细介绍了如何生成具有不同参数的Gabor函数作为字典原子。适合于信号处理和图像分析研究者使用。 Gabor原子分解法通过FFT变换实现，在构造原子字典方面表现出良好的特征提取效果。
     
  • 基于K-SVD的稀疏字典去噪方法学习
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    本研究探讨了基于K-Svd算法的稀疏字典在信号处理中的应用，特别关注于其去噪效果的优化与改进。通过构建适应特定噪声特性的自适应字典，该方法能够在保留信号关键特征的同时有效去除噪声干扰。 使用Python编写的K-SVD稀疏字典学习去噪算法能够显示字典的图像，并且去噪效果尚可，但仍有改进空间。如有问题欢迎随时交流。
     
  • 基于稀疏字典的学习图像去噪方法
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    本研究提出一种利用稀疏字典学习进行图像去噪的方法，通过优化算法从含噪图像中恢复出清晰图像，提升视觉效果与质量。 通过稀疏字典学习的方法将图像进行稀疏分解，并利用字典学习获得新的稀疏矩阵，最后调节参数以实现稀疏去噪。
     
  • Matlab去噪代码-OnlineDictionaryLearning: 稀疏编码算法的快速在线字典学习实现
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    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 ```
     
  • 基于Matlab的K-SVD算法在图像去噪中进行稀疏表示与字典学习
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    本研究采用MATLAB平台实现K-SVD算法，探讨其在图像去噪中的应用效果，通过稀疏表示和字典学习优化图像处理质量。 K-SVD算法在MATLAB中用于稀疏表示的图像去噪，并且是一种字典学习算法。
     
  • 字典学习_KSVD_稀疏表示_
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    简介：字典学习与KSVD（块匹配低秩分解）结合的稀疏表示方法，通过优化原子集合实现信号或图像的有效编码，广泛应用于压缩感知、图像处理等领域。 KSVD是一种学习字典的方法，其思想简单且效果良好，在实践中被广泛使用。
     
  • 经典的稀疏分解资料
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    本资料深入浅出地介绍了稀疏分解的基本概念、算法原理及其应用，适合初学者和研究者参考学习。 里面有关稀疏分解的资料有助于学习者了解这一概念，并进行课题研究。