K-svd算法，matalb代码

大牛ELAD关于sparse representation的代码

% 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
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2011-03-15 19:28  k_svd\
     文件        1810  2011-02-13 22:59  k_svd\11.gif
     文件      185727  2005-09-11 15:43  k_svd\barbara.png
     文件      177762  2005-09-11 15:44  k_svd\boat.png
     文件        1907  2009-09-03 10:54  k_svd\demo1.m
     文件        3561  2006-12-12 09:13  k_svd\demo2.m
     文件        8504  2006-12-28 13:57  k_svd\demo3.m
     文件        5426  2007-01-24 07:53  k_svd\denoiseImageDCT.m
     文件        6046  2006-12-12 09:18  k_svd\denoiseImageGlobal.m
     文件        9715  2011-01-20 13:38  k_svd\denoiseImageKSVD.asv
     文件        9715  2011-01-20 13:40  k_svd\denoiseImageKSVD.m
     文件        3246  2007-01-25 08:39  k_svd\displayDictionaryElementsAsImage.asv
     文件        3224  2007-01-25 08:39  k_svd\displayDictionaryElementsAsImage.m
     文件        1896  2006-12-11 14:25  k_svd\gererateSyntheticDictionaryAndData.m
     文件     5749450  2005-09-21 08:35  k_svd\globalTrainedDictionary.mat
     文件       34985  2005-09-11 15:44  k_svd\house.png
     文件       13236  2011-03-15 19:23  k_svd\KSVD.asv
     文件       13237  2011-01-14 20:49  k_svd\KSVD.m
     文件     6256524  2011-01-13 11:40  k_svd\KSVD_Matlab_ToolBox.zip
     文件       11585  2006-12-28 14:02  k_svd\KSVD_NN.m
     文件      151199  2005-09-11 15:44  k_svd\lena.png
     文件        8053  2006-12-12 08:35  k_svd\MOD.m
     文件        1069  2011-01-13 21:02  k_svd\my_im2col.asv
     文件        1090  2011-01-13 21:03  k_svd\my_im2col.m
     文件        1105  2006-12-24 16:00  k_svd\NN_BP.m
     文件        1222  2011-01-14 20:44  k_svd\OMP.asv
     文件        1222  2011-01-14 20:49  k_svd\OMP.m
     文件        1083  2006-12-11 15:08  k_svd\OMPerr.m
     文件       40181  2002-08-29 17:48  k_svd\peppers256.png
     文件        4802  2006-12-28 14:11  k_svd\README.txt
     文件         263  2011-03-15 19:33  k_svd\Untitled.asv
............此处省略1个文件信息