ksvd算法matlab稀疏表示中训练字典

稀疏表示中用来训练字典的ksvd算法，有demo

% KSVD running file
% in this file a synthetic test of the K-SVD algorithm is performed. First
% a random dictionary with normalized columns is being generated and then
% a set of data signals each as a linear combination of 3 dictionary
% element is created with noise level of 20SNR. this set is given as input
% to the K-SVD algorithm.

% a different mode for activating the K-SVD algorithm is until a fixed
% error is reached in the Sparse coding stage instead until a fixed number of coefficients is found
% （it was used by us for the
% denoising experiments）. in order to switch between those two modes just
% change the param.errorFlag （0 - for fixed number of coefficients 1 -
% until a certain error is reached）.



param.L = 3;   % number of elements in each linear combination.
param.K = 50; % number of dictionary elements
param.numIteration = 50; % number of iteration to execute the K-SVD algorithm.

param.errorFlag = 0; % decompose signals until a certain error is reached. do not use fix number of coefficients.
%param.errorGoal = sigma;
param.preserveDCAtom = 0;

%%%%%%% creating the data to train on %%%%%%%%
N = 1500; % number of signals to generate
n = 20;   % dimension of each data
SNRdB = 20; % level of noise to be added
[param.TrueDictionary D x] = gererateSyntheticDictionaryAndData（N param.L n param.K SNRdB）;
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%% initial dictionary: Dictionary elements %%%%%%%%
param.InitializationMethod =  ‘DataElements‘;

param.displayProgress = 1;
disp（‘Starting to  train the dictionary‘）;

[Dictionaryoutput]  = KSVD（Dparam）;

disp（[‘The KSVD algorithm retrived ‘num2str（output.ratio（end））‘ atoms from the original dictionary‘]）;

[Dictionaryoutput]  = MOD（Dparam）;

disp（[‘The MOD algorithm retrived ‘num2str（output.ratio（end））‘ atoms from the original dictionary‘]）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件     185727  2005-09-11 15:43  KSVD_Matlab_ToolBox\barbara.png

     文件     177762  2005-09-11 15:44  KSVD_Matlab_ToolBox\boat.png

     文件       1907  2009-09-03 10:54  KSVD_Matlab_ToolBox\demo1.m

     文件       3561  2006-12-12 09:13  KSVD_Matlab_ToolBox\demo2.m

     文件       8504  2006-12-28 13:57  KSVD_Matlab_ToolBox\demo3.m

     文件       5426  2007-01-24 07:53  KSVD_Matlab_ToolBox\denoiseImageDCT.m

     文件       6046  2006-12-12 09:18  KSVD_Matlab_ToolBox\denoiseImageGlobal.m

     文件       9088  2007-01-24 07:53  KSVD_Matlab_ToolBox\denoiseImageKSVD.m

     文件       3246  2007-01-25 08:39  KSVD_Matlab_ToolBox\displayDictionaryElementsAsImage.asv

     文件       3224  2007-01-25 08:39  KSVD_Matlab_ToolBox\displayDictionaryElementsAsImage.m

     文件       1896  2006-12-11 14:25  KSVD_Matlab_ToolBox\gererateSyntheticDictionaryAndData.m

     文件    5749450  2005-09-21 08:35  KSVD_Matlab_ToolBox\globalTrainedDictionary.mat

     文件      34985  2005-09-11 15:44  KSVD_Matlab_ToolBox\house.png

     文件      12292  2009-09-03 10:54  KSVD_Matlab_ToolBox\KSVD.m

     文件      11585  2006-12-28 14:02  KSVD_Matlab_ToolBox\KSVD_NN.m

     文件     151199  2005-09-11 15:44  KSVD_Matlab_ToolBox\lena.png

     文件       8053  2006-12-12 08:35  KSVD_Matlab_ToolBox\MOD.m

     文件        631  2006-12-11 09:56  KSVD_Matlab_ToolBox\my_im2col.m

     文件       1105  2006-12-24 16:00  KSVD_Matlab_ToolBox\NN_BP.m

     文件        954  2007-04-29 10:17  KSVD_Matlab_ToolBox\OMP.m

     文件       1083  2006-12-11 15:08  KSVD_Matlab_ToolBox\OMPerr.m

     文件      40181  2002-08-29 17:48  KSVD_Matlab_ToolBox\peppers256.png

     文件       4802  2006-12-28 14:11  KSVD_Matlab_ToolBox\README.txt

     目录          0  2010-09-30 21:34  KSVD_Matlab_ToolBox

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