盲解卷积是指在不确切了解卷积中使用的脉冲响应函数的情况下对信号进行解卷积。 这通常是通过对输入和/或脉冲响应添加适当的假设来恢复输出来实现的。 我们在这里考虑输入信号的稀疏性或简约性。 它通常用 l0 成本函数来衡量，通常用 l1 范数惩罚来解决。 l1/l2 比率正则化函数在最近的一些工作中显示出检索稀疏信号的良好性能。 事实上，它受益于盲语境中非常理想的尺度不变性。 然而，l1/l2 函数在解决由于在当前恢复方法中使用这种惩罚项而导致的非凸和非光滑最小化问题时会带来一些困难。 在本文中，我们提出了一种基于对 l1/l2 函数的平滑逼近的新惩罚。 此外，我们开发了一种基于近端的算法来解决涉及该函数的变分问题，并推导出理论收敛结果。 我们通过与最近处理精确 l1/l2 项的交替优化策略进行比较，在地震数据盲解卷积的应用中证明了我们的方法的有效性。 SOOT 工具箱（Smooth One-O

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北极数据 作者：克劳斯·保罗（Klaus G. Paul） 从北极地区与气候变化有关的数据中获取数据，信息和见解的存储库。 迷你应用 笔记本电脑和简化的应用程序，可以直观地了解北极发生的事情的一些有意义的方面，以及如何自己掌握数据源。 冰盖比较 比较北极海冰的大小以及它与地球区域随时间的收缩情况，以了解其尺寸。 冰盖动画 根据合成的蓝色大理石风格图像，为特定月份创建多年的北极冰盖动画gif。 多年冻土 该部分包含可用于在多年冻土钻Kong周围挖掘数据的笔记本。 这些钻Kong用于测量整个季节融化的土壤量（也称为“活动层厚度”）。

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Soot是由McGill大学的Sable研究组编写的一个用于代码优化的软件，能对源码进行分析，本文档讲了它的安装和使用。