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Robust ALOHA的Matlab代码-利用稀疏和低秩Hankel矩阵分解去除脉冲噪声

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简介：
本工作提供了一种基于MATLAB实现的鲁棒ALOHA协议代码，通过稀疏与低秩Hankel矩阵分解技术有效剔除数据中的脉冲噪声干扰。 阿罗哈Matlab代码用于在脉冲噪声消除的Hankel结构矩阵稀疏和低秩分解中的健壮ALOHA（仅GPU版本）。请确保您的计算机已正确安装了GPU，并且需要在文件夹“bin”中修改compile_gpu.m以启动此功能强大的ALOHA。然后，运行main.m文件来获取灰度图像中的随机值脉冲噪声。 这些代码主要是在配备GPUTITANX的Matlab2016a上进行测试（体系结构：Maxwell）。

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  • Robust ALOHA的Matlab代码-利用稀疏和低秩Hankel矩阵分解去除脉冲噪声
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    本工作提供了一种基于MATLAB实现的鲁棒ALOHA协议代码，通过稀疏与低秩Hankel矩阵分解技术有效剔除数据中的脉冲噪声干扰。 阿罗哈Matlab代码用于在脉冲噪声消除的Hankel结构矩阵稀疏和低秩分解中的健壮ALOHA（仅GPU版本）。请确保您的计算机已正确安装了GPU，并且需要在文件夹“bin”中修改compile_gpu.m以启动此功能强大的ALOHA。然后，运行main.m文件来获取灰度图像中的随机值脉冲噪声。 这些代码主要是在配备GPUTITANX的Matlab2016a上进行测试（体系结构：Maxwell）。
     
  • GreBsmo.zip_Godec_低秩图像_图像的稀疏与低秩_稀疏低秩分解
    优质
    本项目GreBsmo.zip_Godec专注于通过GODEC算法实现图像的稀疏与低秩分解，旨在分离出图像中的稀疏噪声和低秩结构成分。 悉尼科技大学陶大程教授提出了GoDec算法的Greedy版本，该成果专注于对图像进行低秩稀疏分解。
     
  • RPCA分解_iexact_alm_rpca.rar_低秩图像_低秩稀疏分解_拉格朗日重建_稀疏低秩分解
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    本资源提供了一种基于拉格朗日乘子法（iExact_ALM）优化算法实现的RPCA分解方法，专门用于处理低秩和稀疏结构的数据集，如图像。包括源代码与示例数据，便于研究者理解和应用低秩稀疏分解技术。 鲁棒主成分分析涉及低秩与稀疏矩阵分解以及增广拉格朗日方法，在图像重建和去噪方面有广泛应用。
     
  • alphacx.rar_matlab 脉冲噪声_weekai2_脉冲噪声处理_脉冲噪声matlab代码_关于脉冲噪声的
    优质
    这段资源名为alphacx.rar，提供了针对脉冲噪声处理的Matlab代码。内容由weekai2分享，旨在帮助研究者和工程师更好地理解和处理信号中的脉冲噪声问题。 在MATLAB中生成脉冲噪声的函数可以直接调用使用。
     
  • 脉冲去噪：本代码能降低高光谱图像中的脉冲噪声-MATLAB开发
    优质
    此MATLAB项目提供了一种有效方法用于去除高光谱图像中的脉冲噪声，通过创新算法显著提升图像质量与清晰度。 此代码展示了如何从高光谱图像中去除脉冲噪声，并解决了以下优化问题： min_X || YX||_1 + lambda ||Dh*X||_1 + lamdba ||Dv*X||_1 + mu ||X||_* 其中，X表示高光谱图像；Y代表压缩测量数据；而Dh、Dv是水平和垂直有限差分算子。这里的||X||_*则指矩阵 X 的核范数。 如何运行此代码： 只需执行 demoDenoising.m 文件即可查看其工作原理。在160x160x64大小的高光谱图像上展示输出结果大约需要耗时15秒左右。 文件说明如下： - demoDenoising.m ：直接运行该脚本，了解代码是如何工作的； - funDenoising.m ：这是采用split-Bregman技术来解决上述优化问题的主要函数。
     
  • 低秩矩阵的分解
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    低秩矩阵分解是一种数学技术，用于简化高维数据结构，广泛应用于机器学习、图像处理及推荐系统等领域，旨在提取数据中的关键特征和模式。 低秩矩阵分解代码以及inexact alm的实现。
     
  • 基于低秩稀疏矩阵分解及稀疏字典表示的高光谱异常目标检测
    优质
    本研究提出了一种结合低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典学习的方法，有效提升高光谱图像中异常目标的检测精度。 在高光谱图像(HSI)处理领域，异常目标检测变得越来越重要。低秩稀疏矩阵分解算法(LRaSMD)能够有效地区分背景与异常区域，并且可以显著减少异常目标对背景的干扰。基于此原理，我们提出了一种结合LRaSMD和稀疏字典表达（SR）的新方法——LRaSMD-SR算法，用于高光谱图像中的异常检测。该方法首先利用LRaSMD获取背景数据集，然后通过构建背景字典模型来识别潜在的异常点，并最终根据重构误差进行精确的异常目标定位。 实验结果显示，在模拟和实际应用场景中，LRaSMD-SR算法均表现出优异的效果，证明了其在高光谱图像处理中的优越性能。
     
  • 【图像去噪】利用稀疏表示KSVD的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于稀疏表示和KSVD算法实现图像去噪功能的MATLAB代码，适合科研与学习使用。下载后可直接运行测试脚本以查看效果。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。