VT-developer/SDCT通过稀疏表示与子类判别约束的鲁棒视觉跟踪MATLAB实现

该软件包提供了一系列鲁棒卡尔曼滤波器的优化实现。每个滤波器均使用固定参数tau（取值介于0和1之间）进行选择，通过容差参数c来调整滤波器的鲁棒性。设计保证在模型扰动下，真实模型落在一个名义球内，其中模型间的Tau散度小于宽容度C。此外，软件包还包含了实际应用示例演示。参考文献：M.佐尔齐，“模型扰动下的鲁棒卡尔曼滤波”；M.佐尔齐，“关于模型不确定性下贝叶斯和维纳估计量的鲁棒性”。

在 Matlab 开发中，遇到字符串转数据的场景常常会有些麻烦，尤其是面对包含非数字字符的字符串。这个鲁棒的字符串转数据的函数可以好地这个问题，不管输入字符串是多么复杂，它都能智能地回避掉那些不该有的字符，确保你获取到准确的数字数据。你只需要把字符串传给函数，它就能帮你自动过滤掉非数字字符，省心又省力。 实际开发中，经常会碰到需要从复杂字符串中提取数字的情况。比如你在用户输入的数据或者是读取文件内容时，通常会遇到一些格式不统一的问题。这个函数正好能你这个困扰。只要传入字符串，它就能你将字符串转换成数字形式，避免了手动的繁琐。 值得一提的是，这个函数在 Matlab 环境下运行效果好，挺适合那些

毕业设计的 MATLAB 算法库，内容还挺实在的。都是稀疏表示方向的经典算法，源码整理得蛮清楚，变量命名不乱，注释也到位，直接跑没啥坑。适合那种时间紧任务急的时候用，能帮你省不少调试时间。 MATLAB 的工具类源码，整理得还挺全，像OMP、K-SVD这些稀疏编码的经典算法都有，关键是配套函数都封好了，不用自己搭一堆框架，拿来即用，挺省事。 每个函数都能独立运行，调用关系不复杂。比如你要做一个图像压缩实验，直接改下路径，喂进去数据就行。测试也比较充分，能跑通。哪怕对 MATLAB 不太熟，也能快上手。 文件结构简单清晰，main.m就是入口脚本，运行逻辑都串好了。不需要翻半天逻辑才能找到主函数

该matlab开源源码实现了鲁棒几何拟合的随机聚类模型。该模型由TT Pham、T.-J. Chin、J. Yu 和 D. Suter 提出，通过随机聚类进行几何模型的稳健拟合。相关论文包括： IEEE CVPR会议论文，普罗维登斯，罗德岛，美国，2012年，标题：Random Cluster Model for Geometric Fitting。 IEEE TPAMI期刊文章，2014年，标题：The Random Cluster Model for Robust Geometric Fitting。 其他相关文献：TT Pham, T.-J. Chin, K. Schindler, 和

之前学习统计分析时，整理了一些关于鲁棒回归的 PDF 和 PPT 学习资料，供大家参考。

这里提供了accSDA_matlab的Matlab代码，用于加速稀疏判别分析。该软件包正在积极开发中，基本功能已经可用！accSDA允许您应用稀疏判别分析，特别适用于处理变量较多、样本较少的数据集。该函数库支持通过交叉验证调整稀疏性，以优化分类器的性能。添加accSDA_matlab文件夹至Matlab路径后，即可开始使用该包。详细文档包含了更多的示例和描述。

MATLAB精确性检验代码服务器提供了随机优化的鲁棒元算法的MATLAB实现。项目运行前需要安装以下软件包：文件过滤（filters目录）。主要包括不同方法的过滤点：baselineGradient.m，用于删除具有最大梯度的点；baselineLosses.m，删除损失最大点的基线；baselineOracleL2.m，除去具有最大L2范数的点。filterSimple.m是我们的方法，它将渐变投影到顶部的主成分上，并根据其结果大小去除点。SVM部分（svm目录）包括我们的SVM评估的代码和数据，分为Enron数据集和综合数据集两个文件夹。攻击集合保存在diaries目录下，每个数据集根据损

l1_ls MATLAB求解用于解决如下形式的问题：最小化 ||Ax-y||^2 + lambdasum|x_i|。

SC - 稀疏分类器，FSC - 快速稀疏分类器，GSC - 群稀疏分类器，FGSC - 快速群稀疏分类器，NSC - 最近子空间分类器，使用SPGL1 - [链接] 进行稀疏化，使用GroupSparseBox - [链接]，更多详情请参阅 [链接]。