矩阵范数和奇异值分解,matlab作业用的,比较好用
基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法
Distributed Subarray Antennas(DSA) have been presented to satisfy the need for high -resolution and
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
NULL 博文链接:https://pgwcumt.iteye.com/blog/1446730
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
QR分解,用施密特正交法,Q为正交阵,R为上三角矩阵
为了解决低碳经济下生产商考虑碳排放权限制的生产策略问题,考虑碳排放权主要来自于政府配额、市场交易和净化减排处理三种方式,建立了随机需求和政府配额限制下基于CVaR测度的生产商生产优化决策模型,分析了生
利用低秩正则化利用内部和内部补丁相关性进行图像去噪
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+
