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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分析了常见的社团发现算法的特点，以及谱二分法在实际应用中必须不断迭代才能完成多社团发现的不足，并提出了基于Laplace图谱和K-Means聚类算法的多社团发现方法，该方法是一个可视化的决策过程。根据
异常检测是入侵检测中防范新型攻击的基本手段，本文应用增强的K-means 算法对检测数据进行聚类分类。计算机仿真结果说
光学双稳特性曲线 调制作用:It=Ii*T(phi) 反馈作用:phi=phi_0+K*It 得透射率T(phi)与相移phi的反馈关系是 T(phi)=[phi-phi_0]/[K*Ii] 式中phi_0为初始相移 对于多...
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uc/os-ii for 8051 This package provides the sources required to use the uC/OS-II v2.00 real time kernel on the 8051 pr...
本程序直接摘自文献： ％ S. K. Mitra. Digital Signal Processing: A Computer-Based Approach. Second Edition, ％ McGraw-Hill,2001 清华大...