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基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法
由于干净的高光谱图像(HSI)的低维特性,已提出了许多基于低秩的方法来对HSI进行降噪。 但是,在HSI中,不同频带中的噪声强度通常是不同的,并且大多数现有方法都没有考虑到这一事实。 本文提出了一种用
Distributed Subarray Antennas(DSA) have been presented to satisfy the need for high -resolution and
最近的基于低秩的矩阵/张量恢复方法已经在多光谱图像(MSI)去噪中得到了广泛的探索。 但是,这些方法忽略了固有结构相关性沿空间稀疏性,光谱相关性和非局部自相似性模式的差异。 在本文中,我们通过对矩阵和
首先构造图像的张量矩阵，然后利用加权迭代的方法求出分配矩阵（也就是匹配矩阵）
NULL 博文链接:https://pgwcumt.iteye.com/blog/1446730
基于非负矩阵分解算法进行盲信号分离.本文针对盲源分离技术，提出了一种非负矩阵分解技术，只要信源之间没有一阶原点统计相关，则可很好的实现对忙源的分离·mJ.1a hn1n15WA的A叫M10ID=〓L+
在matlab中，多维数组可以对应到数学中的向量、矩阵和张量。三维数组可以看作是一个三阶张量，其中第一维代表行，第二维代表列，第三维代表page。本文将讲解如何使用matlab构造一个简单的三阶张量。
线性代数中,有那么几个神秘又神奇的东西,总是让初学它的人琢磨不透,无法理解,其中就有矩阵的行向量和列向量的关系,为什么一个矩阵的行向量里有多少个线性无关的向量,列向量里就一定也有多少个线性无关的向量呢
#include #include #include #include #define M 3 using namespace std; int main() { float LU[M][M],d
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