Matlab仿真代码的稀疏阵生成

这个资源是一个关于PAM算法的 Matlab 仿真代码，来源于 Ery Arias-Castro 和 Xiao Pu 的论文《稀疏聚类的简单方法》。你可以在文件夹中找到完整的源代码，包含多个模拟和测试数据。hill_climb.R和hill_climb_gss是核心的算法实现，分别支持网格搜索和黄金分割搜索方法。还有Figure1.R到Figure4.R等脚本，你通过图形化展示算法的聚类效果。尤其适合做聚类、机器学习或者数据的研究者。如果你对稀疏聚类或 PAM 算法有兴趣，可以深入研究这些代码，实操感受算法效果哦！

这份数据模拟了不同省份和网址的情景，共计5000条记录，包括了各种登录信息和时间戳。

Matlab中的香农代码计算特定样本组中每个子样本数的真实多样性，范围从1到样本总数。例如，通过命令bash rarefactionCurve.sh -d lp11 -s D207 -f tissue -g BM -t 20，可以计算BM在20个克隆中随机选择的1到35个子样本的真实多样性，每个子样本进行10次随机选择。请注意，访问数据库时需要提供权限，并在security.cnf文件中替换用户名和密码。

使用MATLAB编写代码，对线阵中两个阵元之间的时延进行估计。分别介绍了基本互相关和广义互相关的估计方法，并提供详细的代码解析。更多内容请访问我的个人主页博文。

DFT的Matlab源代码实现了MRI图像的稀疏优化重建。该实现采用非凸惩罚函数，鼓励稀疏性。所选惩罚函数为最小最大凹惩罚（MCP），用户可以通过直接运行main.m来比较流行方法与此实现之间的效果。Randon变换代码和DFT的反投影由Mark Bangert编写，解算器文件位于解算器文件夹中，用户可根据需求选择相应解算器。GIST_MCP.m使用Barzilai-Borwein步长的近端梯度法，而GIST_MCP_Nesterov.m则使用Nesterov加速的近端梯度法。详细的Nesterov加速近端梯度算法说明可参见Bo Wen等人的研究，该研究展示了在非凸非光滑最小化问题中的线性收敛

模拟了基阵接收信号的过程，并使用MATLAB进行了时域波束形成的仿真。

稀疏自编码器（SAE）是深度学习中的一个重要工具，主要用来降维、特征提取等。实现时，可以在 MATLAB 中轻松搭建出一个基础模型。核心思想就是通过稀疏性约束，让隐藏层的激活尽量接近零，从而捕捉数据中的关键特征。你只需要构建好输入、隐藏和输出层，设置稀疏约束，选择优化算法（像Adam或sgd）。通过前向传播、损失计算和反向传播，训练出一个有效的模型。这个过程中，可以利用load加载数据、用sgd更新权重。完成后，你可以通过绘制学习曲线来直观地看出训练效果，甚至还能用预训练的模型进一步提升性能。挺适合用来深入理解自编码器的工作原理！

MATLAB开发的代码生成正在优化过程中，以提升效率和性能。

这个项目提供了MATLAB代码，用于复现论文“稀疏超分辨率中的分数导数”的结果。除了MATLAB代码之外，还有一些Python脚本可以用于创建论文表格。 数据集 训练图像位于“数据/培训”文件夹中，来自Yang的网站。 测试数据集是“超分辨率”领域的双极数据集，包括BSD100、漫画109、Set5、Set14和城市100。 程序使用地面真实图像作为输入，自动生成低分辨率图像，然后进行放大。例如，Set5数据集位于“数据/测试/Set5”文件夹中。 代码 程序的核心代码来自J. Yang等人的论文“通过稀疏表示实现图像超分辨率”，发表于IEEE图像处理事务，第19卷，第11期，第2861-