用于分布式压缩感知，第二种联合稀疏模型的重构算法，运行环境matlab

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核主元分析 (Kernel Principal Component Analysis, KPCA) 语言：MATLAB 版本：V2.2 ----------------------------------------------------- 创作不易，欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议，请发邮件至：iqiukp@outlook.com 可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写 ----------------------------------------------------- 主要特点 1. 易于使用的 API 2. 支持基于 KPCA 的数据降维、特征提取、数据重构 3. 支持基于 KPCA 的故障检测和故障诊断 4. 支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid, laplacian) 5. 支持基于主元贡献率或给定数字的降维维度/主元个数选取 ----------------------------------------------------- 注意 1. 仅支持基于高斯核函数的故障诊断 2. 核函数的参数对KPCA 模型的性能影响很大 3. 此代码仅供参考

用POCS方法对图像进行超分辨率重构，matlab源码，有解释

matlab m文件编写的DB小波分解与重构算法，直接可运行，思路清晰。

基于STM32F4平台，采用C实现了小波变换和提升小波变换，并附有详细移植说明和例程，可直接使用。

利用提升框架实现小波变换的程序编制，完成对一维信号的分解和重构的matlab编程

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基于块稀疏信号的重构算法。稀疏贝叶斯学习算法。

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