此代码是稀疏低秩的代码

基于稀疏表示的人脸识别代码，用MATLAB写的，具体算法参考论文：Robust Face Recognition based on Sparse Representation

我们来考虑信号的稀疏表示问题，假如我们有了过完备字典D，如何求出信号x在这个过完备字典上的稀疏表示？先来回顾一下在压缩感知中常常会遇到的问题，信号x在经过测量矩阵A后得到测量值y，即y=A*x，其中测

CVPR2009的稀疏子空间聚类代码，亲测可用，以帮助需要的人

一种经典的目标跟踪算法代码,内部包含了数据集和MATLAB代码,测试可以顺利运行

网址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Sparse_Autoencoder斯坦福深度学习的教程，这个是稀疏编码的的练习

BrunoA.Olshausen的经典稀疏编码matlab代码，文章是1996年LETTERSTONATURE上的emergenceofsimple-cellreceptivefieldpropert

稀疏矩阵可由表示非零元及其行列数唯一确定，矩阵的转置运算只要做到：1、将矩阵的行列值相互交换；2、将每个三元组中的行与列相互调换；3、重排三元组之间的次序便可实现矩阵的转置。

压缩包内附pdf的文件解释,包含SparsePCA, LARS, LASSO 和 elastic net算法等等,内容完备。除了算法本身的m文件外,每种算法还配有各自的应用例子,即直接运行包内的exa

.net操纵库增删改查的方法,里面有源代码和数据库

计算 此代码仅供测试