【MATLAB仿真】T-CTV与TRPCA在低秩张量恢复中的应用代码仿真

简介：
本项目通过MATLAB实现T-CTV与TRPCA算法，在低秩张tensor恢复问题中进行仿真实验，验证其有效性和优越性。 本段落介绍的TC模型是一种低秩张量恢复方法，它结合了CP分解、Tucker分解及高阶奇异值分解（t-SVD）技术，并提出了一个创新性的t-CTV正则化项来同时编码数据中的低秩和平滑特性。这一新方法已在理论上证明能够实现精确的数据恢复。 TRPCA模型是本段落的核心贡献之一，它旨在将矩阵或张量分解为两个组成部分：一个是代表规律性信息的低秩矩阵$ L $，另一个则是标识异常值和噪声的稀疏矩阵$ S $。这种分析过程被称为张量鲁棒主成分分析（TRPCA）。 本项目重点展示t-CTV与TRPCA两种算法的应用效果及性能表现，并提供相应的MATLAB代码实现支持。其中，t-CTV算法适用于处理具有时间序列特性的低秩张量数据；而TRPCA法则针对那些受到异常值干扰的低秩张量进行有效分析和恢复。通过一系列仿真实验，我们能够评估这两种方法在不同条件下的实际效果与性能表现。