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Bregman 分解算法的 MATLAB 源代码。

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简介：
有人撰写了一篇名为《Bregman Alteration》的论文，并将其以十分的价格出售，而我编写的代码仅能获得五分评价。由于我的代码要么是未曾原创，要么仅仅是分享他人成果，因此我希望能够通过这种方式积累一些积分。

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  • Split Bregman算法的MATLAB源代码
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    本简介提供了一套实现Split Bregman算法的MATLAB源代码。该算法广泛应用于图像处理和优化问题中，尤其擅长解决变分模型相关的计算任务。代码简洁高效，适合研究与教学用途。 人家一篇关于《Bregman Alteration》的论文都能卖10分，我写的代码只要5分。要么是原创作品，要么是分享内容，我只是想赚点积分。
     
  • 关于分裂Bregman算法的源代码1
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    本资源提供了一种用于优化问题求解的高效算法——分裂Bregman算法的源代码，适用于图像处理、机器学习等领域。 偏微分图像去噪中的经典算法包括2008年提出的分裂Bregman算法。
     
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    本资源包含实现Split-Bregman算法的代码，适用于解决正则化问题和图像恢复等领域中的优化任务。 布雷格曼迭代算法用于实现TV全变分模型去噪的MATLAB代码实现。
     
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    Bregman算法是一种优化理论中的迭代算法，主要用于解决大规模稀疏优化问题。本文将详细介绍其原理、步骤及其应用范围。 Bregman算法是一种优化方法，用于解决凸优化问题。该算法基于Bregman距离的概念进行设计，在迭代过程中逐步逼近最优解。 核心思想在于构造一个非负的、可分离的函数D(x, y)作为度量标准，其中x和y是两个向量变量。这个度量称为Bregman散度或Bregman距离，它具有重要的性质：对于任意给定的凸函数f，其对应的Bregman散度满足非负性、对称性和三角不等式。 在实际应用中，算法通过构造一个辅助问题来求解原优化问题。每一步迭代过程中，根据当前点x_k计算下一个搜索方向d_k，并更新新的迭代点x_{k+1} = x_k + t*d_k（其中t为步长）。这里的关键在于如何选择合适的Bregman散度函数以及相应的凸函数f。 具体地，在每一次迭代中需要求解一个关于辅助变量的子问题，从而得到搜索方向d_k。随着迭代次数增加，算法会逐渐收敛到原优化问题的一个最优解或近似最优解。 总之，Bregman算法通过引入灵活且强大的度量方法（即Bregman散度），为解决复杂的凸优化问题提供了一个有效的框架和工具。
     
  • 基于分裂Bregman算法的L1正则化求解方法.pdf
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  • 局部均值分解算法的MATLAB代码
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    本简介提供了一段用于实现局部均值分解（LMD）算法的MATLAB代码。该代码帮助用户分析非平稳信号，提取其内在模态函数，适用于多种工程与科研场景。 关于EMD改进方法的代码以及局部均值分解（Local Mean Decomposition）算法的MATLAB实现代码。
     
  • MATLAB中遗传算法的源代码求解
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    本项目提供了一套基于MATLAB环境下的遗传算法源代码，用于解决各种优化问题。通过灵活调整参数，用户可以高效地寻找到复杂函数的最佳解决方案或满足特定约束条件的设计变量值。 在MATLAB中求解遗传算法的源代码有十余种，包括选址分配和路径规划等问题。
     
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    本资源提供了基于MATLAB实现的JADE（自适应差异演化）算法的完整源代码。JADE是一种高效的全局优化方法，适用于解决复杂问题中的数值最优化任务。 关于人工智能车间调度的函数优化参数自适应差分进化算法（JADE）的Matlab源代码。
     
  • 基于Split-Bregman迭代算法的PICCS图像重建Matlab仿真及代码操作视频
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    本视频详细介绍了基于Split-Bregman迭代算法的PICCS图像重建技术，并提供Matlab仿真实现和代码操作指导，适合科研人员和技术爱好者学习。 基于Split_Bregman迭代算法的PICCS图像重建算法matlab仿真+代码操作视频：使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，请运行文件夹中的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。确保在当前工程所在路径下打开并查看左侧的“当前文件夹”窗口。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频，并按照其中的方法执行。
     
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    本资源详细介绍并提供了基于MATLAB的数据处理代码和SURF算法源码，适合深入学习与研究计算机视觉领域的技术爱好者。 在IT领域特别是在数据分析与信号处理方面, MATLAB是一种广泛使用的高级编程语言。在这份特定的压缩包里，我们关注的是“surf算法”的MATLAB实现及其相关数据处理代码。 surf算法, 完整名称为Surface Fitting Algorithm(表面拟合算法), 在MATLAB中主要用于3D数据可视化和表面建模。它通过将一系列的数据点拟合成一个数学曲面来帮助用户理解复杂的数据结构。SURF算法通常结合最小二乘法与多项式拟合，使数据点尽可能接近生成的表面。在MATLAB中, `surf()`函数是实现这一目的的核心工具, 它可以创建三维曲面图展示数据点沿X、Y和Z轴的分布。 提及到的“SHPB数据处理”可能指的是Shock-Hydrodynamic Pressure Bar(SHPB)实验的数据分析，这种实验用于研究材料在高速冲击下的动态响应特性。截波对波是SHPB试验中的关键步骤, 它涉及识别并分离输入和反射波以准确计算出材料的动态性质。“起跳点判断”则是确定应力或应变曲线开始变化的关键时刻，这对于分析材料反应极为重要。 压缩包文件列表中提到的“起跳点算法.doc”和“起跳点代码.txt”，可能包含用于识别关键转折点的具体方法及MATLAB实现。这些算法通常基于数学与物理原理, 如峰值检测或者阈值比较来确定数据中的变化节点。“原版-劈裂强度代码.txt”则可能是计算材料抗断裂能力的程序，这对于评估其耐久性非常重要。 “变限积分代码.txt”可能涉及对实验中获得的数据进行数值积分处理。在SHPB试验里, 这种方法常用于估算总能量变化或应力应变曲线下的面积从而推断出动态力学特征值。 该压缩包提供了一个学习如何用MATLAB解析SHPB数据、应用SURF算法及执行相关数据分析的实例，有助于开发者提升信号处理、数据分析和数值模拟能力。同时, 这也为其他学科的应用提供了宝贵参考，如工程材料科学、地震学或声学等领域。