MATLAB稀疏表示算法

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1、functionA=OMP(D,X,L)%输入参数:%   D-过完备字典，注意：必须字典的各列必须经过了规范化%   X-信号%   L-系数中非零元个数的最大值（可选，默认为D的列数，速度可能慢）%输出参数:%   A-稀疏系数ifnargin==2  L=size(D,2);endP=size(X,2);K=size(D,2);fork=1:1:P,  a=[];  x=X(:,k);  residual=x;  indx=zeros(L,1);  forj=1:1:L,    proj=D'*residual;    [maxVal,pos]=max(abs

2、(proj));    pos=pos(1);    indx(j)=pos;    a=pinv(D(:,indx(1:j)))*x;    residual=x-D(:,indx(1:j))*a;    ifsum(residual.^2)<1e-6      break;    end  end;  temp=zeros(K,1);  temp(indx(1:j))=a;  A(:,k)=sparse(temp);end;return;function[A,x]=KSVD(y,codebook_size,errGoal)%===================

3、===========%inputparameter% y-inputsignal% codebook_size-countofatoms%outputparameter% A-dictionary% x-coefficent%reference:K-SVD:AnAlgorithmforDesigningofOvercompleteDictionaries%     forSparseRepresentation,AharonM.,EladM.etc%==============================if(size(y,2)

4、 disp('codebook_sizeistoolargeortrainingsamplesistoosmall');%显示””  return;end%initialization[rows,cols]=size(y);%y的行、列数目分别赋值给rows、colsr=randperm(cols);%r为维度为cols的随机置换向量A=y(:,r(1:codebook_size));%将y的第（r的第1个到第“原子个数个”数）列提取出构成初始字典AA=A./repmat(sqrt(sum(A.^2,1)),rows,1);ksvd_iter=10;fork=1:k

5、svd_iter  %sparsecoding  ifnargin==2    x=OMP(A,y,5.0/6*rows);  elseifnargin==3    x=OMPerr(A,y,errGoal);  end  %updatedictionary  form=1:codebook_size    mindex=find(x(m,:));    if~isempty(mindex)%若mindex为空矩阵，则返回0      mx=x(:,mindex);      mx(m,:)=0;      my=A*mx;      resy=y(:,mindex

6、);      mE=resy-my;      [u,s,v]=svds(mE,1);      A(:,m)=u;      x(m,mindex)=s*v';    end  endend