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all (svd ([eye(3), eye(3)]) - [rt2; rt2; rt2] < sqrt (eps))
K-SVD 源代码
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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svd ()
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a = [1, 2; 3, 4; 5, 6]; [u, s, v] = svd (a, 1); (size (u) == [3, 2] && size (s) == [2, 2] && size (v) == [2, 2] && abs (a - u * s…
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a = [1, 2, 3; 4, 5, 6]; [u, s, v] = svd (a, 1); (size (u) == [2, 2] && size (s) == [2, 2] && size (v) == [3, 2] && abs (a - u * s…
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[u, v] = svd ([1, 2; 3, 4])
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A = 34 56 78 91 >> [U,S,V]=svd(A)
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A = 34 56 78 91 >> [U,S,V]=svd(A)
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A = 34 56 78 91 >> [U,S,V]=svd(A)
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A = 34 56 78 91 >> [U,S,V]=svd(A)
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A =[34 56;78 91] [U,S,V]=svd(A)