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Given $N$ data samples in $n$ dimensional space, i.e., $Y \in R^{n\times N}$, the task is to compute the dictionary $D\in R^{n\times K}$ and sparse co 阅读全文
posted @ 2018-05-18 23:13
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题目：Infrared_and_Visible_Image_Fusion_Based_on_Adversarial_Feature_Extraction_and_Stable_Image_Reconstruction 链接：https://pan.baidu.com/s/1zuddSn2sj7Kav 阅读全文
posted @ 2022-10-02 09:20
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#The normal equation is \(A^TAx=A^Tb\) with \(A\in R^{m\times n}\) and \(m\gg n\). Proof. \(rank(A)=rank(A^TA)\) \(col(A^TA)\subset row(A)\) From 1 an 阅读全文
posted @ 2020-06-15 16:18
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Compressive Sensing of Low-Rank Matrices Exact Low Rank Matrix Completion with Partial Measuremnts Low Rank MC via Proximal Gradient 阅读全文
posted @ 2018-10-10 15:26
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MP Given $f$ and a set of vectors $G=\{g_{\gamma}\}$, We want to find some atoms in $G$ to linearly represent $f$, i.e., $$f=a_1 g_1+a_2g_2+\cdots+a_n 阅读全文
posted @ 2018-10-10 11:11
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${初等行变换不改变列向量组的线性关系}$ 列向量组之间的线性关系可以通过： $\sum_{i=1}^n a_ix_i=0$ 中系数$x_i$的情况表达，即 $Ax=0$ 的解的情况，线性相关等价于有非零解，线性无关等价于只有0解； 而初等行变换不改变解，因此$a_i$的线性关系在初等行变换下不变， 阅读全文
posted @ 2018-09-26 23:34
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1. 线性无关； 2. 新加向量必然线性相关； 3. 极大无关组不唯一； 4. 极大无关组的个数唯一：称作秩(rank)； 5. 极大无关组与向量组等价； 6. 线性无关的向量组的极大无关组为自身 $\leftrightarrow$秩=个数； 7.等价的向量组有相同的秩； 推论： 新加的向量一定可以 阅读全文
posted @ 2018-09-26 23:06
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$\int_a^b f(x) dx = F(x)|_a^b=F(b)-F(a)$ 阅读全文
posted @ 2018-06-03 22:23
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以gcc为例， gcc编译分四步： 1、预处理；执行处理语句，删除注释（预先护理部分语句） 命令：gcc -E filename.c -o filename.i 此命令的作用是在gcc执行完预处理后停下，-o后面是自己为生成的文件取名。 2、汇编；将C语言转化成汇编语言（检查C语言的语法正确性） 命 阅读全文
posted @ 2018-06-01 10:09
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1. 频率域去噪基本实现思想： 首先将原始图像通过一些积分变换，将其变换到频率域，接着再通过频率域对其进行操作，得到的结果再反变换到空间域中，进而使图像得到增强。根据傅里叶频谱的特性可得到，图像的平均灰度级对应于频率为0成分，当从傅里叶变换的原点离开时，图像的慢变化分量对应着低频滤波，比如一幅图像中 阅读全文
posted @ 2018-05-26 12:21
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转载：（个人认为很清楚） https://zhuanlan.zhihu.com/p/22445302 阅读全文
posted @ 2018-05-26 12:01
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