スパースモデリング―基礎から動的システムへの応用―

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講義スライドおよび動画

MATLAB コード

• 凸最適化問題を解くためのツールボックス CVX が必要です．以下のページよりダウンロードしてインストールしてください．
  http://cvxr.com/cvx/
• MATLAB 2017b で動作確認しています．
• 第3章「凸最適化アルゴリズム」の例題（画像の全変動ノイズ除去）を実行するには image processing toolbox が必要です．

• chap2_curve_fitting_cvx.m （2.3節　CVXによる数値最適化の例題）

• chap3_tv_denoising.m　（例題3.1 画像の全変動ノイズ除去）
• chap3_tv_denoising_ver2.m （上記の高速バージョン）
• lena.jpg　（処理画像）
• soft_thresholding.m　（ソフトしきい値作用素）

• MP.m　（マッチング追跡 MP）
• OMP.m　（直交マッチング追跡 OMP）
• hard_thresholding.m　（ハードしきい値作用素）
• supp.m　（ベクトルの台）
• IHT.m　（反復ハードしきい値アルゴリズム IHT）
• s_sparse_operator.m　（s-スパース作用素）
• iterative_s_sparse.m　（反復s-スパースアルゴリズム）
• CoSaMP.m (CoSaMP)
• chap4_curve_fitting_greedy.m　（4.4節の例題）

• chap8_sparse_control_cvx.m　（CVXによる動的スパースモデリングの数値計算）
• chap8_sparse_control_ADMM.m　（ADMMによる動的スパースモデリングの数値計算）