基于网格估计的熵值法MATLAB代码-GBEES：利用稀疏性

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简介：
GBEES是一款采用基于网格估计的熵值法进行数据分析和参数优化的MATLAB工具。通过利用数据稀疏性，该程序能有效提高计算效率与精度，在复杂模型中表现出色。保守值法的MATLAB代码基于网格进行估计，并利用稀疏性GBEESv1.1.4版本维护者夏尔马提出的方法来处理非线性低维系统中具有稀疏非高斯概率密度函数（PDF）的问题。TRBewley和Sharma在《自动化学报》第48卷第7期，2012年，页码为1286-1290的文章详细介绍了这种方法。贝叶斯估计策略是处理状态估计问题的一种基本方法，并且可以应用于具有非高斯不确定性的非线性系统。这篇文章提出了一种新的基于网格的贝叶斯估计实现方式，它在很大程度上避免了计算开销的问题，这些问题曾经阻碍了此类方法的广泛应用。该方法通过离散化相位空间中的概率密度函数（PDF），$P_{\X}(\X,T)$，并在固定的笛卡尔网格中表示这些函数来工作，并且包括两个主要步骤：在测量时间之间，使用带有二阶角传输逆风校正的Godunov方法对Kolmogorov前向方程进行数值离散化；以及在测量时刻通过贝叶斯定理更新$p_{\x}(\x,t)$。计算效率是通过对局部概率密度函数（PDF）$p_{\x}(\x,t)$利用其稀疏性来实现的。

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基于网格估计的熵值法MATLAB代码-GBEES：利用稀疏性

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GBEES是一款采用基于网格估计的熵值法进行数据分析和参数优化的MATLAB工具。通过利用数据稀疏性，该程序能有效提高计算效率与精度，在复杂模型中表现出色。保守值法的MATLAB代码基于网格进行估计，并利用稀疏性GBEESv1.1.4版本维护者夏尔马提出的方法来处理非线性低维系统中具有稀疏非高斯概率密度函数（PDF）的问题。TRBewley和Sharma在《自动化学报》第48卷第7期，2012年，页码为1286-1290的文章详细介绍了这种方法。贝叶斯估计策略是处理状态估计问题的一种基本方法，并且可以应用于具有非高斯不确定性的非线性系统。这篇文章提出了一种新的基于网格的贝叶斯估计实现方式，它在很大程度上避免了计算开销的问题，这些问题曾经阻碍了此类方法的广泛应用。该方法通过离散化相位空间中的概率密度函数（PDF），$P_{\X}(\X,T)$，并在固定的笛卡尔网格中表示这些函数来工作，并且包括两个主要步骤：在测量时间之间，使用带有二阶角传输逆风校正的Godunov方法对Kolmogorov前向方程进行数值离散化；以及在测量时刻通过贝叶斯定理更新$p_{\x}(\x,t)$。计算效率是通过对局部概率密度函数（PDF）$p_{\x}(\x,t)$利用其稀疏性来实现的。

Smolyak稀疏网格_sparsegrid_firstw6q_稀疏网格

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本文介绍了Smolyak稀疏网格方法，一种高效地在高维空间中进行插值和数值积分的技术。该方法通过减少计算复杂度，在多维度应用中实现精确近似。利用MATLAB生成Smolyak稀疏网格的方法可以应用于多项数值计算任务中，这种方法通过构造特定维度下的插值点来减少高维问题中的计算量。在实现过程中，需要考虑如何根据具体的应用场景选择合适的规则以及参数设置以达到最佳的精度和效率平衡。对于初学者而言，在着手编写代码之前理解Smolyak稀疏网格的基本原理是非常重要的。可以参考一些学术论文或者在线资源获取理论背景知识，并结合MATLAB官方文档来学习相关函数的具体用法，进而实现自定义的功能模块。在实践中可能会遇到各种技术挑战和问题，通过仔细调试与优化能够获得满意的解决方案。此外还可以加入更多的功能以增强代码的灵活性及实用性，在实际应用中发挥更大的作用。

SAMV_sparsearray_稳健稀疏_稀疏DOA_DOA估计_稀疏DOA

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简介：本文提出了一种基于稳健稀疏阵列（SAMV）的算法，用于改善稀疏场景下的方向到达（DOA）精确度与估计效率。通过优化稀疏DOA技术，该方法在复杂噪声环境中展现出优越性能。标题中的SAMV_sparsearray_稳健稀疏_稀疏DOA_DOA估计_稀疏doa涉及的是信号处理领域中的方向-of-arrival (DOA) 估计技术，特别是在基于稀疏阵列（sparse array）和稳健稀疏算法实现的上下文中。在无线通信、雷达探测以及声学成像等领域中，准确地确定信号来源的方向是至关重要的。稀疏阵列是一种非连续布置传感器的方法，相比传统的均匀线性阵列或圆环形排列等配置方式，在较少数量的传感器下可以提供更高的空间分辨率和超分辨能力。通过设计这种特殊的传感器布局，能够在降低系统成本的同时提高DOA估计性能。稳健稀疏在这里指的是在处理DOA估计问题时采用的算法不仅要追求信号表示中的稀疏性，还要具备较强的抗噪声干扰能力和异常值鲁棒性。这通常意味着需要选择特定类型的优化算法，例如使用L1范数最小化的方法来实现这一目标，因为这种方法不仅有助于获得更紧凑的数据表示形式，并且能够有效抑制背景噪音的影响。 DOA估计是指通过接收多个传感器的信号数据确定远距离信号源的具体方位的技术。常见的DOA估计算法包括MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）、MUSIC（Multiple Signal Classification）和ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）等方法。而稀疏DOA则强调在这些传统技术的基础上，利用稀疏阵列以及稀疏表示理论进一步提升估计精度。文件名Iterative_Sparse_Asymptotic_Minimum_Variance_Based_Approach_Matlab_Codes表明该文档提供了一个基于迭代的、采用稀疏渐近最小方差方法进行DOA估计的Matlab代码实现。这种算法可能以ASMV（Asymptotic Minimum Variance）准则为基础，旨在优化高斯噪声环境下的DOA估计性能，并能处理多路径传播和非高斯噪声的影响。该Matlab代码通常包含以下几个步骤： 1. **数据预处理**：包括信号接收及去噪过程。 2. **阵列几何模型建立**：定义稀疏阵列传感器的位置，构建相应的响应向量。 3. **稀疏表示转化**：将DOA估计问题转化为一个优化求解的稀疏形式，可能采用L1正则化方法实现。 4. **迭代算法应用**：如交替方向乘子法（ADMM）、坐标下降法或基于梯度的方法来解决上述提出的稀疏优化问题。 5. **超分辨处理策略**：通过特定技术提高DOA估计的分辨率能力，例如复音模型和空间平滑等方法的应用。 6. **性能评估与验证**：计算实际误差并与真实值进行比较以评价算法的有效性。这些内容涵盖了信号处理、阵列信号处理以及优化理论等多个重要领域知识，对于理解和实现高性能的DOA估计系统具有关键意义。

基于DOA估计的稀疏信号重建的无网格后处理

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本研究提出了一种创新的无网格后处理方法，利用方向-of-arrival（DOA）估计技术改进稀疏信号的重建精度和效率。这种方法为信号处理领域提供了新的解决方案。本段落主要探讨了基于到达方向（DOA）估计的稀疏信号重构问题，并提出了名为无网格后处理的新方案。 1. 稀疏信号重构是一种用于信号处理的技术，它假设在某个变换域中大部分信号值接近于零，而仅有少数值是非零的。通过压缩感知理论可以有效利用这种稀疏性来重建原始信号，在DOA估计问题中它可以用来估算出信号源的角度。 2. DOA估计是指从接收阵列获取的空间信息计算出发射器的方向。它在无线通信、雷达定位和声源定位等领域有广泛应用，传统方法包括波束形成技术，但分辨率有限；近年来基于子空间分解的方法（如MUSIC算法）被提出以提高DOA的精度。 3. 在进行DOA估计时通常需要对可能的角度范围离散化处理。然而当真实角度与设定的网格不匹配时会产生所谓的“离格问题”，这会降低传统方法在信号源相关情况下的性能。 4. 为解决上述问题，许多稀疏信号重构的方法采用了迭代网格细化策略。虽然这种方法可以提高估计准确性但计算量大且可能不符合受限等距性质（RIP），限制了其效果。 5. 文章提出了一种创新的无网格后处理方案来克服基于稀疏信号重构方法中的离格问题，通过解决一个凸优化问题并使用交替迭代法获得偏差估计。为了加速收敛速度作者推导出了闭式表达形式，使得GPP相比IGR有更低计算负担同时保持相近性能，在相关场景下甚至超越了后者。 6. 在实际应用中信号源往往不是完全独立的，存在不同程度的相关性。当采用传统方法进行DOA估计时这种关联会进一步恶化离格问题影响准确性与分辨率；而GPP由于不需要额外划分网格因此在处理相互作用较强的信号时具有明显优势。 7. 文章通过模拟实验验证了新方案的有效性和可靠性，为评估其应用潜力提供了重要依据。

基于熵的无参考图像质量评估（ENIQA）与熵值法MATLAB代码

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本项目提供一种新颖的无参考图像质量评价方法——基于熵的图像质量分析(ENIQA)，并附带使用MATLAB实现该算法的相关代码，便于研究者和开发者进行测试及应用。本段落提出了一种基于图像熵的高性能无参考（NR）图像质量评估方法ENIQA。该方法从两个域提取特征：在空间域计算颜色通道之间的互信息及二维熵，在频域中则通过滤波后的子带图像来获取二维熵和互信息作为输入彩色图象的特性集。随后，利用所有提取出的特征，使用支持向量分类器（SVC）进行失真分类和支持向量回归（SVR）预测质量评估分数。实验在64位Windows7系统下的Matlab R2016a和Ubuntu 16.04系统的Matlab R2016b上完成，并验证了代码的正确性。ENIQA方法能够对不同类别的失真图像进行质量评价，且具有较低计算复杂度。实验使用的两个数据集是LIVE和TID2013。下表展示了在LIVE数据集中，ENIQA与其它几种经典无参考（NR）及全参考（FR）的IQAs方法比较中所得到的相关系数SROCC值。具体的失真类型包括JPEG、JPEG 2000、Gaussian噪声和模糊效果等。

SpMV_CSR：基于压缩稀疏行格式的稀疏矩阵向量乘法-源码

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SpMV_CSR是一款采用压缩稀疏行(CSR)存储格式优化实现的稀疏矩阵向量乘法(SpMV)算法的高效源代码库，适用于大规模稀疏矩阵运算场景。 SpMV_CSR 使用压缩稀疏行格式的稀疏矩阵矢量乘法来编译代码，请使用 gcc CSR.c mmio.c -o csr ，然后运行 ./csr [filename.mtx] 。

Matlab去噪代码CoLaMP：CVPR2016论文利用凸优化和平滑块稀疏性处理稀疏信号的源码

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简介：CoLaMP是基于CVPR 2016论文开发的Matlab工具，采用凸优化和光滑分段稀疏方法有效去除信号噪声。这段文字介绍了一个基于CoLaMP算法的MATLAB实现工具包。该算法在一篇名为“通过凸编程和块稀疏性以平滑的支持来估计稀疏信号”的论文中被提出，作者包括Sohil Atul Shah、Christoph Studer 和 Tom Goldstein。源代码和数据集遵循麻省理工学院许可证发布。您可以根据需要使用它们进行任何适当的用途。如果您在使用这些资源时有任何问题或取得了一些有趣的研究成果，请随时与我们联系。此工具包实现了论文中描述的两种算法：算法1被实现为MATLAB的一部分，而另一种算法则通过Primal-Dual方法来执行去噪操作。此外，还提供了一个ADMM版本的算法1以供选择使用。为了帮助用户理解输入/输出，并重现某些研究结果，我们为所有四种应用程序提供了测试包装器。

基于稀疏重构的空间谱估计

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本研究探讨了利用稀疏重构技术进行空间谱估计的方法，通过分析信号在频域中的分布特性，提出了一种改进算法以提高多源信号定位精度和抗噪能力。使用Lp范数的稀疏重构空间谱估计方法能够有效地进行信号处理中的参数估计问题，特别是在频域内对多个源信号的方向进行精确识别方面展现出了优越性。这种方法通过优化特定的目标函数来实现信号在稀疏表示下的准确重建，进而提高了复杂环境中多径效应和噪声干扰情况下的性能表现。 Lp范数的应用为解决传统最小一范数方法可能存在的局部最优解问题提供了新的视角，并且能够更好地适应不同的应用环境需求。研究中通过调整p值可以灵活地控制重构信号的稀疏程度以及算法的计算复杂度，从而在保持较高估计精度的同时降低了运算成本。总之，基于Lp范数的空间谱估计算法为雷达、声纳系统及无线通信等领域中的目标定位与跟踪应用提供了一种有效的技术手段。

基于稀疏表示的算法（附完整MATLAB代码）

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本书或文档深入探讨了基于稀疏表示的各种先进算法，并提供了全面且可执行的MATLAB代码示例，便于读者理解和应用相关技术。适合研究和开发人员参考学习。最热门的稀疏表示算法之一是由马毅等人在PAMI上发表的文章中的代码实现的。

基于互质阵列稀疏表示的DOA估计算法实现（MATLAB）

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本研究采用MATLAB实现了基于互质阵列和稀疏表示的DOA估计算法，有效提升了方位角估计的精度与分辨率。【达摩老生出品，必属精品】资源名：互质阵列中稀疏表示理论完成DOA估计算法_matlab 资源类型：matlab项目全套源码源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。适合人群：新手及有一定经验的开发人员