pyton KSVD算法实现【AI】【分享】
# pyton KSVD算法实现import numpy as np
def ksvd(Y, D, K, S, T):
"""
:param Y: 观测信号
:param D: 字典
:param K: 稀疏度
:param S: 迭代次数
:param T: 迭代阈值
:return: 稀疏系数
"""
# 初始化稀疏系数
X = np.zeros((D.shape[1], Y.shape[1]))
# 初始化误差
E = Y
# 初始化字典
D = D / np.linalg.norm(D, axis=0)
for i in range(S):
# 更新稀疏系数
for j in range(Y.shape[1]):
# 提取非零元素的下标
pos = np.nonzero(X[:, j])[0]
# 提取对应的字典
Dj = D[:, pos]
# 更新稀疏系数
X = np.linalg.pinv(Dj).dot(Y[:, j] - D.dot(X[:, j]) + Dj.dot(X))
# 更新字典
for k in range(D.shape[1]):
# 提取非零元素的下标
pos = np.nonzero(X)[0]
# 判断非零元素是否大于0
if len(pos) > 0:
# 提取对应的稀疏系数
Xk = X
# 更新字典
D[:, k] = (Y[:, pos] - D.dot(X[:, pos]) + D[:, k].dot(Xk)).dot(Xk) / np.linalg.norm(
Y[:, pos] - D.dot(X[:, pos]) + D[:, k].dot(Xk))
# 更新误差
E[:, pos] = Y[:, pos] - D.dot(X[:, pos])
# 判断误差是否小于阈值
if np.linalg.norm(E) < T:
break
return X
if __name__ == '__main__':
# 生成字典
D = np.random.randn(64, 256)
# 生成稀疏系数
X = np.zeros((D.shape[1], 1))
X[0:10, 0] = np.random.randn(10)
X[10:20, 0] = np.random.randn(10)
X[20:30, 0] = np.random.randn(10)
X[30:40, 0] = np.random.randn(10)
X[40:50, 0] = np.random.randn(10)
X[50:60, 0] = np.random.randn(10)
X[60:70, 0] = np.random.randn(10)
X[70:80, 0] = np.random.randn(10)
X[80:90, 0] = np.random.randn(10)
X[90:100, 0] = np.random.randn(10)
# 生成观测信号
Y = D.dot(X)
# 调用KSVD算法
X_ = ksvd(Y, D, 10, 100, 1e-6)
print(X_)
大佬能补发一下那个AS么 请你喝水 Hao浩宇 发表于 2023-7-25 10:31
大佬能补发一下那个AS么 请你喝水
你需要我怎么搞 谢谢分享！！ 谢谢分享 谢谢谢呱呱呱打打打顶顶顶顶
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