联合稀疏

该项目提供用于解决联合稀疏多重测量向量 (MMV) 问题的分析和综合先验求解器，包含约束和无约束两种方法。 依赖项： Sparco 工具箱： 可从 http://www.cs.ubc.ca/labs/scl/sparco/ 下载并安装至 Matlab 路径中。

河北联合大学

使用库管实例，简单实用，高手细化一下，互相交流一下。

稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！

Sparseclean清除范围内小或NaN值或值的双稀疏矩阵。

利用Matlab验证实现稀疏表达的编程代码，可供下载使用！

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

压缩文件包括：ex3.mdl Simulink模型结构及 ex3sim.m Matlab代码。联合调试能显著提升开发效率，让程序员专注于关键代码（如编码和基带映射），同时利用Simulink标准结构处理通用的信道和调制方式，节省开发时间。操作简要：在主循环ex3.m中编写核心部分，通过“sim('ex3');”调用ex3.mdl模型完成对应仿真。

通过多次资料查阅和实践尝试，成功初步实现了adams和matlab的联合仿真。这个过程记录在此，一方面作为备忘，同时也是对这一技术探索的纪念。

DB2 的《联合系统指南》，说实话，是我用过最全也最实用的一份参考文档了。内容覆盖得广，不只是讲基本操作，还把联合系统这种分布式部署方式讲得挺透。你要是经常跟数据库打交道，这份资料真的挺值一看。联合系统的思路就是把多个 DB2 实例或者数据库拉在一块，搞个“大联合”，查询数据更方便，容错也更强。以前项目做数据整合时就用上了，性能提升挺的。文档里对 DB2 的安装配置写得挺细，包括怎么建数据库、配置用户、分权限啥的，对新手友好。而且讲得还不啰嗦，步骤清晰，照着做基本不会出错。SQL 写法方面也讲了不少，不光有标准 SQL，还讲了 DB2 自家的扩展语法，像窗口函数、复杂的联查操作这些都有例子，对