如果你正在带有噪声或者异常值的数据，RPCA（鲁棒主成分）会帮上大忙。exact_alm_rpca是基于 Matlab 实现的增强拉格朗日乘子法（EALM）算法库，专门用来解这个问题。它将数据矩阵分解为两个部分——低秩矩阵和稀疏矩阵，前者代表数据的主结构，后者则捕捉到噪声和异常值。最吸引人的是，EALM 方法通过惩罚项和拉格朗日乘子优化这个过程，相对较低的计算复杂度让它在大数据时表现也挺不错。要是你用 Matlab 做数据、图像去噪或者视频背景建模，这个库合适，值得一试。

它的主要文件包括exact_alm_rpca.m（核心算法实现），choosvd.m（自定义 SVD 算法），以及一些优化低秩矩阵的辅助文件。用这个库数据时，能大大提高鲁棒性，避免噪声对结果的干扰，效果蛮好的。

如果你要大量数据并且对计算速度要求高，可以依赖它的PROPACK库来加速 SVD 计算。用起来不复杂，教程和文档也蛮清晰，挺适合前端和数据的工程师。