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exact_alm_rpca
- RPCA (Robust Principal Component Analysis)是目前用于矩阵填充、图像去噪的最有效的优化方法。该代码是求解RPCA的一种数值算法——Exact ALM(Exact Augmented Lagrange Multiplier)-The most basic form of the exact ALM function is [A, E] = exact_alm_rpca(D, λ), and that of the inexact ALM function i
Ponytail
- How to Simulate A Ponytail - The Sample App This is a very simple Lagrange Multiplier constrained dynamics simulator to accompany my articles and lectures on How to Simulate a Ponytail. For more information, see http://chrishecker.com/H
RateDF
- 信息率失真函数的迭代计算 信息率失真函数的迭代计算,迭代精度取为10^(-7) 在信源的输入概率分布Pa和失真矩阵d已知的条件下求出信息率失真函数 函数说明: [Pba,Rmin,Dmax,Smax]=RateDF(Pa,d,S) 为信息率失真函数 变量说明: Pa:信源的输入概率矩阵,d:失真矩阵,S:拉氏乘子 Pba:最佳正向转移概率矩阵, Smax:最大拉氏乘子 Rmin:最小信
RateDf
- 信息率失真函数的迭代计算 信息率失真函数的迭代计算,迭代精度取为10^(-7) 在信源的输入概率分布Pa和失真矩阵d已知的条件下求出信息率失真函数 函数说明: [Pba,Rmin,Dmax,Smax]=RateDF(Pa,d,S) 为信息率失真函数 变量说明: Pa:信源的输入概率矩阵,d:失真矩阵,S:拉氏乘子 Pba:最佳正向转移概率矩阵, Smax:最大拉氏乘子 Rmin:最小信息率,Dmax:允许的最大失真度-Information on the calculation of the r
