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Matlab算法研究涉及张量分解技术。算法的实现是研究的关键。

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简介:
针对稀疏张量,提供了一种通过parafac_als算法进行parafac分解的代码。这种分解方法在张量分析领域占据着核心地位,并且通常作为主函数不可或缺的辅助子程序来使用。然而,现有的MATLAB算法工具包并未包含该算法实现,因此需要开发者自行编写相应的代码以支持其应用。

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  • tensor MATLAB
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    本论文深入探讨了张量分解的理论基础及其应用价值,并详细介绍了在MATLAB环境下进行张量分解算法的研究与实现过程。 在稀疏张量的处理过程中,使用parafac_als算法进行PARAFAC分解是关键步骤之一,并且通常需要配合主函数和其他子函数一起工作。然而,在MATLAB的标准工具包中并没有提供这个功能,因此需要自行编写相关的代码。
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    本研究聚焦于干涉图延拓技术中的重建算法,深入探讨并优化现有方法,旨在提高图像质量和分辨率,推动相关领域的技术进步。 在使用二维快速傅立叶变换方法处理干涉图时,由于采样数据序列的长度必须是2的N次方,并且要求数据分布区域为矩形,因此需要将圆形域内的干涉图数据扩展成矩形区域。本段落提出了一种基于重建算法来实现这种延拓的方法和原理,并利用这种方法对一幅实际的干涉图进行了处理。结果显示,该方法具有较高的处理精度,从而为进一步进行波面相位复原提供了坚实的基础。
  • 基于 tensor ring 补全项目
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    本项目致力于探索和开发基于张量环分解的新颖张量补全算法,旨在提升大规模高阶数据集的处理效率与准确性。 该项目旨在通过张 tensor ring 分解实现张量完成算法。如果您使用了此代码,请引用:@article {huang2020provable,title = {可证明的张量环完成度},作者= {Huang,Huyan和Liu,Yipeng and Liu,Jiani 和 Zhu,Ce},期刊= {Signal Processing},卷号={171} ,页码{ 107486} ,年份= {2020} ,出版社= {Elsevier}}
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  • 于典型变
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    本研究聚焦于典型变量分析算法,探讨其理论基础、优化方法及在多领域中的应用实例,旨在提升数据分析效率与准确性。 这段文字包含青霉素仿真数据,并且典型变量分析部分没有问题。
  • 64QAM调制
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    本研究聚焦于64QAM调制解调技术的关键挑战与解决方案,深入探讨其理论基础、优化算法及硬件实现路径,旨在提升通信系统的效能和稳定性。 基于MATLAB的64QAM调制解调算法仿真研究
  • 于DES数据加密MATLAB
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    本论文聚焦于经典的数据加密标准(DES)算法的研究及其在MATLAB环境中的具体实现。通过理论分析与实践操作相结合的方式,深入探讨了DES的工作原理、安全特性以及应用局限,并借助MATLAB强大的编程能力和丰富的函数库,实现了对数据的高效加解密处理。旨在为密码学爱好者及信息安全研究者提供有价值的参考和启示。 本段落探讨了DES数据加密算法的研究及其在MATLAB中的实现方法,涵盖了加密原理、设计思路以及程序主体的详细介绍。
  • 于RBPF-SLAM
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    本文研究并实现了RBPF-SLAM算法,通过机器人自主导航中的实时定位与地图构建技术,提高了机器人在未知环境下的适应性和精确性。 同时定位与地图创建(SLAM)是机器人领域中的一个难题,目前广泛采用Rao-Blackwellized Particle Filters (RBPF)算法来解决该问题。在传统的RBPF算法实现中,构建的高误差建议分布需要采样大量粒子以拟合目标分布,这导致频繁重采样的过程会使粒子逐渐耗散,并浪费大量的计算资源。本段落提出了一种方法,通过结合运动模型信息和观测信息优化建议分布,从而减少所需采样的粒子数量;同时引入自适应重采样策略来降低重采样的频率。在算法实现过程中使用树形数据结构存储环境地图。实验结果显示,改进后的算法能够显著提高计算效率、减小存储消耗,并且创建的地图更为精确。
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    本项目深入探讨并实现了DPCM(差分脉冲编码调制)算法在信号处理中的应用,并利用MATLAB进行仿真和优化,旨在提高数据传输效率。 差分脉冲编码调制算法研究:使用Matlab实现DPCM算法的文件包括源代码、运行结果分析以及实验报告文档。该文件展示了如何用DPCM进行文件压缩及解压缩的过程,并对一些参数进行了详细的分析,含有详细注释。