正交匹配追蹤算法的案例
43基于matlab針對壓縮重構感知中的稀疏優化問題，實現L1范數最小化問題求解. ￥55.9
基于matlab針對壓縮重構感知中的稀疏優化問題，實現L1范數最小化問題求解，首先構造信號，并進行離散余弦變換，保證稀疏度，采用多個方法進行稀疏重構，分別有，（1）基于L1正則的最小二乘算法-L1_Ls，（2）軟閾值迭代算法（ISTA)，（3）快速的迭代閾值收縮算法（FISTA），（4）平滑L0范數的重建算法（SL0算法）,(5)正交匹配追蹤算法（OMP），（6）壓縮感知重構算法之壓縮采樣匹配追蹤(CoSaMP)，程序已跑通。
175基于matlab信號匹配追蹤稀疏分解代碼 ￥15.9
<p>基于matlab信號匹配追蹤稀疏分解代碼，基于gabor時頻原子，對信號重構效果好。輸出原子選擇過程，重構誤差及重構后的信號。程序已調通，可直接運行。</p><div contenteditable="false" width="100%">
<figure class="figure-image" data-img="https://img.jishulink.com/202402/attachment/132e4640a60445a0a945ca7f248feb18.png" style="text-align: center">
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展開 正交六面體網格生成算法
對于四面體網格，較為常用的生成算法包括Delaunay法和波前法（advancing front）等。而對于六面體網格，較為常用的算法有：映射法（mapping），掃掠法（sweeping），以及正交切割單元法（Cartesian cut-cell）。映射法和掃掠法只適用于特定類型的幾何模型；而正交切割單元法具有較強的普適性，只需要提供模型的表面網格就可以自動生成六面體為主的多邊形網格（并非純六面體網格）。這里我們主要介紹一下這種方法。
2. 求解流程
有些體網格生成算法直接從描述幾何模型的參數方程出發（例如映射法，掃掠法），而另一類體網格生成算法從模型的表面網格出發（例如Delaunay法，波前法），正交切割單元法屬于后者。它對于輸入的面網格有一些要求：
1) 純三角（triangular）：所有單元均為三角形。
2) 滿足水密性條件（water-tight）：任意一條邊恰好屬于兩個三角形單元。
3) 滿足流形條件（manifold）：任意兩個三角形要么不相交，要么共享一條邊。
算法最終得到的是一組網格單元（cut-cell element），每個網格單元由一個正方體和若干個切割面（cut-face）共同構成。在必要時可以計算出正方體被切割后形成的多面體，所有這些多面體共同構成模型內部空間區域的一個剖分。
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