K-SVD
K-SVD是一种经典的字典训练算法，依据误差最小原则，对误差项进行SVD分解，选择使误差最小的分解项作为更新的字典原子和对应的原子系数，经过不断的迭代从而得到优化的解。
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就是求出fibonacci数列的任意项,此数列为f[0]=1 f[1]=1 f[k]=[k-1]+f[k-2]
2016-10-24
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基于SVD和小波变换的信道估计新方法
· 摘要： 在正交频分复用系统中,发射的信号在频域中经历了乘性衰落的同时还经历了加性噪声的干扰,从而影响了估计的质量.将小波去噪用于信道估计中以去除其中的加性干扰,然后基于奇异值低阶近似算法对信道转移矩阵再进行低阶近似...
2024-10-26
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