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基于Matlab的张量分解软件包

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简介：
本软件包提供了一系列在Matlab环境下运行的工具函数，专门用于处理和分析高维数据（即张量）的多种分解算法。它为研究人员和工程师提供了便捷的方法来探索复杂的数据结构，并从中提取有价值的信息。无论是进行学术研究还是工业应用，该软件包都是一个强大的资源库。 用于张量分解的Matlab软件包包括CANDECOMP/PARAFAC 分解、 Tucker 分解、广义克罗内克张量分解、张量去卷积、张量列车分解以及最佳秩-1 张量近似等方法。此外，还包括具有给定误差界限（或降噪问题）的张量分解应用，并可用于盲源分离 (BSS)、谐波检索和图像去噪及补全等问题中。

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  • 基于Matlab的张量分解软件包
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    本软件包提供了一系列在Matlab环境下运行的工具函数，专门用于处理和分析高维数据（即张量）的多种分解算法。它为研究人员和工程师提供了便捷的方法来探索复杂的数据结构，并从中提取有价值的信息。无论是进行学术研究还是工业应用，该软件包都是一个强大的资源库。 用于张量分解的Matlab软件包包括CANDECOMP/PARAFAC 分解、 Tucker 分解、广义克罗内克张量分解、张量去卷积、张量列车分解以及最佳秩-1 张量近似等方法。此外，还包括具有给定误差界限（或降噪问题）的张量分解应用，并可用于盲源分离 (BSS)、谐波检索和图像去噪及补全等问题中。
     
  • MATLAB Tensor Toolbox 3.0及张量分解
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    MATLAB Tensor Toolbox 3.0提供高效的数据结构和运算工具用于处理多维数组（张量）。本课程深入讲解其最新功能，并介绍张量在数据分析中的高级应用，特别是张量分解技术。 Tensor Decompositions, the MATLAB Tensor Toolbox, and Applications to Data Analysis 张量工具箱的最新版本专注于提供先进的数学函数库，用于处理高阶数据结构，并支持在数据分析领域中的广泛应用。该工具箱为研究人员和工程师提供了强大的资源来探索、理解和利用复杂的多维数据集。
     
  • 张量CP分解Matlab代码-SpTenDecomp：具备定向因子稀疏性的张量分解
    优质
    SpTenDecomp是一款专门用于实现具有方向因素稀疏性的张量CP分解的MATLAB工具。该软件包能够有效处理高维数据，提取有意义的模式和结构。 张量CP划分的MATLAB代码具有直接因子级稀疏控制的非负张量分解功能。此目录包含用于直接控制因子级别稀疏性的非负张量CP（Parafac）分解的MATLAB代码。该代码基于并利用现有公共软件包中的例程。 文件包括： - `cpNonnegSp.m`：将张 tensor 分解为每个模式上具有指定稀疏度的非负因子。 - `tuckerNonneg`：将张量分解为具有非负核和因子的Tucker模型。 依赖项： - 通用张量结构 - 快速NNLS求解器 - 稀疏投影实现 这种方法在相关论文中进行了描述。实验使用的数据集包括另一个私有的fMRI扫描数据集。如使用该软件，请引用上述参考文献。
     
  • HOSVD_三阶张量的Tucker分解_张量分解_奇异值分析
    优质
    本研究聚焦于三阶张量的HOSVD（Higher-Order Singular Value Decomposition）及其在Tucker模型中的应用，深入探讨了张量分解与奇异值分析的理论和实践价值。 为了对三阶张量样本进行降维处理，我们采用了Tucker分解，并使用了高阶奇异值分解方法。
     
  • hosvd_三阶张量的Tucker分解_张量分解_奇异值.zip
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    本资源包含 Hosvd 算法实现代码，用于进行三阶张量的 Tucker 分解和张量奇异值分析。适合研究与应用张量分解技术的研究者使用。 hosvd_三阶张量_HOSVD_tucker分解_张量分解_奇异值.zip
     
  • 基于张 tensor ring 分解的张量补全算法研究项目
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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}}
     
  • tensorhosvd.zip_HOSVD.m_人脸辨识_张量分解_张量奇异值_张量高阶奇异值分解
    优质
    该代码包包含用于人脸辨识的张量高阶奇异值分解（HOSVD）算法实现，通过张量分解技术有效提取特征，提升人脸识别系统的准确性和效率。 《基于张量奇异值分解的人脸识别方法》一文介绍了一种利用张量奇异值分解技术进行人脸识别的方法。该文章详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及实验结果分析，为相关领域的研究提供了有价值的参考。 文中提供的代码实现了上述理论框架，并通过实际数据验证其有效性。读者可以基于这些资源进一步探索和优化人脸识别的应用场景和技术细节。
     
  • 基于MATLAB的图像DCT变换及Tucker压缩算法-HOSVD张量分解
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    本研究利用MATLAB平台，探讨了图像处理中的离散余弦变换（DCT）和Tucker分解方法，特别是高阶奇异值分解（HOSVD），以实现高效的张量压缩与分析。 图像DCT变换的MATLAB代码是用于测试目的的一种原型实现。这是针对Tucker体积压缩方法的一个经过调整与优化后的MATLAB版本实现。有关于Tucker转换以及基于张量体积压缩技术的更多信息，请参考相应文档。 使用说明：核心函数为thresholding_compression(X, metric, target)，其中： - X表示一个体积数据 - metric可以是“相对误差”，“rmse”或“psnr” - target指定所需的精度目标（依据所选metric） 示例用法：可以通过脚本run.m来尝试代码。下载文件bonsai.raw，并将其解压为项目文件夹中的bonsai.raw格式，然后在MATLAB解释器中转到该目录并运行run命令。 例如： thresholding_compression(X, rmse, 2) 可以产生大约2.1的RMSE值。
     
  • Tensor_Toolbox_v3.2.1.zip_张量MATLAB工具包
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    Tensor Toolbox v3.2.1 是一个专为张量操作设计的高级 MATLAB 工具包。它提供了广泛的函数和算法，支持高效地进行张量运算、分析及应用开发。 MATLAB张量分析工具可用于CP分解和SVD分解等多种操作。
     
  • CP分解在张量分解中的应用
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    本研究探讨了CP分解方法在张量数据分析中的作用与优势，分析其适用场景及局限性，并讨论如何优化算法以提高计算效率和准确性。 张量分解-CP分解是一种经典的张 tensor 分解方法。