基于矢量化的压缩感知OMP算法

VHOLD(multiax, onoff)用于设置多轴保持状态。 VHOLD(multiax, onoff)是函数hold的优化版本，利用句柄在矩阵中设置多个轴对象的状态multiax，并根据提供的onoff状态。参数onoff可以是字符串'on'或'off'，将所有轴设置为相同的保持状态，或者是单元矩阵，以便各个轴可以设置为不同的状态。请注意，当onoff为单元矩阵时，矩阵multiax和单元矩阵onoff应具有相同的大小，即size(multiax)应等于size(onoff)。使用示例：VHOLD（多轴，开关）输入multiax =轴对象的句柄矩阵= [ax11，ax12，...，ax1

这份压缩感知OMP算法源码，简洁易懂，专为初学者打造，助你轻松理解算法精髓，快速上手实践。

我们提出了一种紧凑的随机访问矢量表示方法，用于表示由具有相对平滑内部颜色变化的混合区域组成的固体纹理。

Matlab编程-矢量化Floyd-Warshall算法开发。为了实现所有对最短路径算法的快速实现，我们应该采用Floyd-Warshall算法的矢量化方法。

压缩感知的 OMP 框架，沙威教授这套还挺有代表性的，适合你快速上手。用的是小波变换+OMP 重构算法的组合，整体逻辑清晰，matlab代码也不复杂，适合拿来直接跑一跑。代码里用的就是经典的Orthogonal Matching Pursuit，你可以理解为“从一堆特征里一步步选出最相关的”，挺像组装积木，每次搭一块，逐渐拼出原信号。跑一遍就能看到怎么从稀疏采样恢复完整信号，直观又有成就感。小波变换也别怕，简单说就是把信号拆分得更细，让原本复杂的东西看起来更规整，方便压缩和重构。像图像压缩、医学成像、无线通信这些场景都在用。如果你平时就用MATLAB，那这个框架简直不要太适配。跑个 OMP 仿

LBG算法，由Linde, Buzo和Gray提出，是一种基于训练序列的矢量量化（VQ）设计算法，它巧妙地避免了多维积分的复杂性。该算法采用迭代方式，每一次迭代都需要处理大量向量集合，即训练集。训练集T={x1, x2, ..., xM}通常由一组典型待编码信号的样本向量构成，其中xi表示一个样本向量，M代表训练集的大小，通常远大于码本大小N。

一切关于编译和向量化查询，你一直想了解但又不敢问的内容，现在被深入分析了。

修正豪斯多夫距离（MHD）的矢量化实现，正如Dubuisson和Jain在ICPR94中描述的那样，是一种对象匹配的修正Hausdorff距离。这种方法通过使用矢量化计算，显著提升了计算效率，相较于基于内存消耗的传统for循环版本更为高效。详细信息请参考：http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=576361

我已将C中的整个文件移植到Matlab，详细说明可从 http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/43865-gauss-hypergeometric-function 获取。此方法不需要编译，且经过矢量化处理以显著提升计算速度。文件头包含示例用法。尽管我已转换函数，但无法保证其结果始终正确，已使用多种输入进行测试。如发现错误，请留言反馈。