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完备图像稀疏表示是一种最新的图像表示模型，采用过完备字典中原子的线性组合形式实现图像的稀疏表示．传统 的过完备图像稀疏表示模型采用重建误差的平方和作为保真项．该保真项没有充分考虑到人眼对图像的感知特性，无法度量图 像中边缘、轮廓、纹理等局部几何结构的变化．本文基于过完备稀疏表示理论思想，建立了新的稀疏性正则化的图像稀疏表示模 型．模型中的正则项约束图像表示系数的稀疏性，保真项采用更符合视觉感知的结构相似性度量．基于正交匹配追踪算法，提出 了基于结构相似度的正交匹配追踪算法．实验结果表示，新的模型能够更好地重构图像的结构信息，获得更好的重建视觉效果． (Image Sparse Representation Model bed StmctIlral SiIIIilarity )

说明：  晕个是最小生成树Prim算法，现在在建模，急用算法，希望能够能过站长的审核(Halo is Prim minimum spanning tree algorithm, is now in the modeling, emergency algorithm, hope to be able to head off the audit)

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AR模型预测 模型阶数的确定 以及误差分析计算 相关例子(AR model order to determine the AR forecasts and error analysis)

结构分析的有限元与MATLAB程序设计，主要介绍用MATLAB进行结构的有限元分析(Finite Element Structural Analysis with MATLAB Programming)

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基于最小二乘法和最小均方误差法的信道估计，包括详细的仿真结果，如误码率和均方误差。(Based on the least squares and minimum mean square error of channel estimation methods, including detailed simulation results, such as error rate and MSE.)

Windows HPC Server 2008 Getting Started Guide