说明：本程序主要是处理图像的，主要是用于求解被高幅度尖锐噪声而不是高斯分布噪声污染的信号分离问题~把问题矩阵分解成一个低秩表示的矩阵和一个稀疏矩阵，优化目标函数，用ALM方法是求解的~

RPCA 低秩 信号 低秩稀疏 rpca

说明：图像压缩感知，稀疏基为FFT或DWT（其中FFT是构造正交变换矩阵，DWT是对高频系数进行测量）；重构方法为OMP

测量矩阵 稀疏基 图像压缩感知 fft矩阵 FFT压缩感知

说明：复杂网络BA模型matlab代码，返回网络图的邻接矩阵，代码中采用稀疏矩阵，极大地释放内存，提高效率。

BA网络图matlab 复杂网络稀疏 matlab编BA模型 BA网络matlab 复杂网络效率

说明：高光谱包络线绘制,一个demo用来做高光谱图像处理的，高光谱图像处理要先经过提醒的预处理在取水器、去污、去噪声等，然后对该图像应用基于拉格朗日的稀疏回归算法，对该图像进行解混，求得丰度矩阵。

说明：1、随机生成一个5*5矩阵A，元素符合均匀分布；再随机生成一个5*5矩阵B，元素符合正态分布。对A和B进行加、减、乘、除、比较等矩阵运算，查看运算结果。2、创建5阶魔术矩阵，求A的行列式、特征值、逆、秩、迹、条件数。3、假设矩阵 ，求A的LU分解、正交分解、特征值分解、奇异值分解。4、创建6阶单位稀...

矩阵求解

说明：将图像分为16*16的分块进行计算,稀疏矩阵采用DCT矩阵，观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构采用OMP算法,对256*256大小的8bit灰度lena图像进行仿真。

观测矩阵 lena重构 图像-重构-omp 图像随机分块 DCT-OMP

说明：NMFs算法（带稀疏度约束的非负稀疏矩阵分解）用于实现基于人脸局部特征的人脸识别，通过近似的矩阵分解进行空间降维。

矩阵降维 局部特征分解 recognition-faces 降维 face-features-matlab

说明：基本的声强向量估计法无法适用于多声源情况下的方位估计，但由于语音信号具有时频稀疏性，利用该特性则可实现多语音源时的方位估计，其中典型的方法如直方图法。该方法首先计算各声源瞬时方位的直方图分布，然后通过搜索直方图的峰值位置得到目标声源的方位估计。直方图方法在低噪声混响条件下具有良好的性能，但随着环境噪...

说明：gmres算法的一个特殊形式，用来求解大型稀疏矩阵方程

gmres.算法matlab 大型矩阵方程 矩阵方程 matlab的Gmres 求解矩阵方程

说明：gmres算法的一个特殊形式，用来求解大型稀疏矩阵方程

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