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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模式识别中的K均值算法,对数据进行归类。程序中,使用了二维数据进行分类。通过修改参数,也可以支持三维或是更高维数的分类。

2017-03-26 28 K-SVD

以cos(2*pi*k*t/N)信号空间,k=0,1,……N-1, 取N= 4,8,16,32,64等基信号作为传输信号,通过计算机仿真正交信号的误码率。

2014-01-02 73 K-SVD