matlab稀疏表示工具箱

⑴ MATLAB工具箱有哪些作用

MATLAB附带了很多工具箱（Toolbox），而且每次发布新版本时，工具箱几乎都要增加版。按F1键打开MATLAB的“权Help”，在窗口左边显示了MATLAB所有的工具箱。

一般来说，每个工具箱针对一个具体的问题，如图像处理工具箱（Image.Processing.Toolbox）专门针对数字图像处理问题，偏微分方程工具箱（Partial.Differential.Equation.Toolbox）是偏微分方程（组）求解函数的集合。一个工具箱中包含若干函数。实际上，工具箱也是一个函数库，在功能方面与MATLAB主体中的数值计算和数据可视化部分相同。

但有一点区别：主体部分的核心函数都是内置函数，是用C语言编写并编译过的；而工具箱中的函数都是基于MATLAB的二次开发，即用MATLAB语言写的.m文件。用Editor打开这些文件，就可以看到源代码。

⑵ 如何在MATLAB中添加SVM函数工具箱

目的：SVM_SteveGunn添加至我的matlab工具箱内
工具/原料：Matlab 2013B 、SVM工具箱
操作步骤：
1、下载svm工具包
地址：http://www.pudn.com/downloads343/sourcecode/math/detail1499382.html
2、解压工具包到E:\matlab\toolbox ，也可以解压后自己命名后复制过去。 （安装目录）
3、打开matlab点击set path---->add folder（也可以选择下面的addwithsubfolder) 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了，保存。
4、刷新路径，这一步一定要做，路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。
5、验证是否添加成功，最后在matlab的命令栏中输入which svcoutput可以查看路径E:\matlab\toolbox\svm\svcoutput.m就可以了。
6、调用工具箱：
用SVM做分类的使用方法
1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2
我做的测试中取的数据为:
N = 50;
n=2*N;
randn('state',6);
x1 = randn(2,N)
y1 = ones(1,N);
x2 = 5+randn(2,N);
y2 = -ones(1,N);
figure;
plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');
axis([-3 8 -3 8]);
title('C-SVC')
hold on;
X1 = [x1,x2];
Y1 = [y1,y2];
X=X1';
Y=Y1';
其中,X是100*2的矩阵,Y是100*1的矩阵
C=Inf;
ker='linear';
global p1 p2
p1=3;
p2=1;
然后,在matlab中输入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C),回车之后,会显示:

Support Vector Classification
_____________________________
Constructing ...
Optimising ...
Execution time: 1.9 seconds
Status : OPTIMAL_SOLUTION
|w0|^2 : 0.418414
Margin : 3.091912
Sum alpha : 0.418414
Support Vectors : 3 (3.0%)
nsv =
3

alpha =
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
2)输入预测函数,可以得到与预想的分类结果进行比较.
输入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias),回车后得到:

predictedY =
1
1
1
1
1
1
1
1
1
3)画图
输入:svcplot(X,Y,ker,alpha,bias),回车

补充:
X和Y为数据,m*n:m为样本数,n为特征向量数
比如:取20组训练数据X,10组有故障,10组无故障的,每个训练数据有13个特征参数,则m=20,n=13
Y为20*1的矩阵,其中,10组为1,10组为-1.
对于测试数据中,如果取6组测试数据,3组有故障,3组无故障的,则m=6,n=13
Y中,m=6,n=1

可能出现的问题：
1.今天我在使用SVM通用工具箱对眼电的信号数据进行分类时出现如下错误：

Support Vector Classification
_____________________________
Constructing ...
Optimising ...
??? Dimension error (arg 3 and later).

Error in ==> svc at 60
[alpha lambda how] = qp(H, c, A, b, vlb, vub, x0, neqcstr);

⑶ matlab需要安装哪些工具箱

至于Matlab工具箱安装中涉及到了Matlab的搜索路径、工作目录、当前路径、用户路径等好多术语。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

(3)matlab稀疏表示工具箱扩展阅读：

编程环境：

MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。

随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。

而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。

⑷ 压缩感知中 稀疏基有很多种 怎么用matlab表示

1. CS是个好东西，首先非零个数可以直接用find， length( find(a~=0) ) 就是a中非零元素的个数。


2. 求解1范数有工具包的，l1-magic.


3. 你要得到右图，第一步需要把小波基写成矩阵Phi，假设要分解的信号是y, 利用l1magic 求解 y=A*Phi*x , A是测量矩阵，如果你只是想用小波分解y，A取1就好了。 得到的x才是稀疏的，否则直接小波分解，得到的系数一般不稀疏


4. 多看看压缩感知的基础，l1magic 也可以适当了解他的用法，对你肯定有帮助
   

⑸ MATLAB里的Toolboxes怎么使用急求高手指点！！！

MATLAB工具箱介绍
有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱和领域型工具箱。
功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。
领域型工具箱是专业性很强的。如图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍：

1) 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。
* 二维滤波器设计和滤波
* 图像恢复增强
* 色彩、集合及形态操作
* 二维变换
* 图像分析和统计
可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。
2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。
鲁连续系统设计和离散系统设计
* 状态空间和传递函数
* 模型转换
* 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图
* 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等
* 根轨迹、极点配置、LQG
3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利润分析，市场灵敏度分析
* 业务量分析及优化
* 偏差分析
* 资金流量估算
* 财务报表
4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox
* 辨识具有未知延迟的连续和离散系统
* 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间
* 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等
5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互设计界面
* 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理
* 支持SIMULINK动态仿真
* 可生成C语言源代码用于实时应用
(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox
* 高阶谱估计
* 信号中非线性特征的检测和刻画
* 延时估计
* 幅值和相位重构
* 阵列信号处理
* 谐波重构
(7) 通讯工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析
——信号编码
——调制解调
——滤波器和均衡器设计
——通道模型
——同步
(8)线性矩阵不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途
* 基于GUI的LMI编辑器
* LMI问题的有效解法
* LMI问题解决方案
(9)模型预测控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox
* 建模、辨识及验证
* 支持MISO模型和MIMO模型
* 阶跃响应和状态空间模型

(10)u分析与综合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)
* u分析与综合
* H2和H无穷大最优综合
* 模型降阶
* 连续和离散系统
* u分析与综合理论

(11)神经网络工具箱(Neursl Network Toolbox)。
* BP，Hopfield，Kohonen、自组织、径向基函数等网络
* 竞争、线性、Sigmoidal等传递函数
* 前馈、递归等网络结构
* 性能分析及应用
(12)优化工具箱(Optimization Toolbox)。
* 线性规划和二次规划
* 求函数的最大值和最小位
* 多目标优化
* 约束条件下的优化
* 非线性方程求解
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。
* 二维偏微分方程的图形处理
* 几何表示
* 自适应曲面绘制，
* 有限元方法
(14)鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。
* LQG／LTR最优综合
* H2和H无穷大最优综合
* 奇异值模型降阶
* 谱分解和建模
(15)信号处理工具箱(signal Processing Toolbox)
* 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真
* 谱分析和估计
* FFT，DCT等变换
* 参数化模型
(16)样条工具箱(SPline Toolbox)。
* 分段多项式和B样条
* 样条的构造
* 曲线拟合及平滑
* 函数微分、积分
(17)统计工具箱(Statistics Toolbox)。
* 概率分布和随机数生成
* 多变量分析
* 回归分析
* 主元分析
* 假设检验
(18)符号数学工具箱(Symbolic Math Toolbox)。
* 符号表达式和符号矩阵的创建
* 符号微积分、线性代数、方程求解
* 因式分解、展开和简化
* 符号函数的二维图形
* 图形化函数计算器
(19)系统辨识工具箱(SystEm Identification Toolbox)
* 状态空间和传递函数模型
* 模型验证
* MA，AR，ARMA等
* 基于模型的信号处理
* 谱分析
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。
* 基于小波的分析和综合
* 图形界面和命令行接口
* 连续和离散小波变换及小波包
* 一维、二维小波
* 自适应去噪和压缩

⑹ 如何用matlab构建稀疏表达矩阵并对信号进行稀疏处理

直接输入上面的A，然后用命令：A = spares(A)，就把A转化成稀疏矩阵了。

⑺ 如何向MATLAB中添加新工具箱

今天费了好大的劲终于将SVM_SteveGunn添加至我的matlab工具箱内，并且已能成功运行，现在把在添加以及运行中出现的各种问题罗列如下，并一一解决：
1、将下载的svm工具箱添加至matlab安装目录下
1、单独下载的工具箱
2、把新的工具箱拷贝到某个目录（我的是D:softmatlab2011b oolbox）。
注意：你要是添加的很多个m文件，那就把这些m文件直接拷到再下一层你想要的工具箱的文件夹里
例如，我要添加的是支持向量机工具箱，在刚才的文件夹下我已经有svm（支持向量机工具箱）文件夹了，但有的m文件还没有，我就把新的m文件统统拷到D:softmatlab2011b oolbox svm目录下了。如果你连某工具箱（你打算添加的）的文件夹都没有，那就把文件夹和文件一起拷到D:softmatlab2011b oolbox 下。
先把工具箱保存到MATLAB安装目录的根目录下面，然后运行matlab---->file---->set path---->add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了
3、在matlab的菜单file下面的set path把它（ D:softmatlab2011b oolbox svm ）加上。
4、 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。

记得一定要更新！我就是没更新，所以添加了路径，一运行还是不行。后来更新了才行。

2、在对svm工具箱进行使用时，发现了'qp.dll 不是有效的 Win32 应用程序 '
问题描述：
mex在不同windows OS下编译的结果，所以我们需要重新编译一下qp.dll
解决方案：
steve gunn 的包下面有一个optimiser 文件夹，把current Diretory目录改为optimiser目录，例如E:matlabProgramSVM_SteveGunnOptimiser，然后运行命令
>> mex -v qp.c pr_loqo.c
命令运行完毕后，你会发现原先的qp.dll变为qp.dll.old，还出现了qp.mexw32，我们把该文件改为qp.dll 复制到工具箱文件夹下。原先的工具箱文件qp.dll可以先改一下名字...
3、我在运行第二步时发现了‘D:SOFTMATLAB~3BINMEX.PL: Error: Compile of 'qp.c' failed. Error using mex (line 206)
Unable to complete successfully.
这个是因为编译器设置的问题，这里需要重新选择设置编译器，设置编译器的方法：
mex -setup(mex和-setup之间要有空格)，然后我选择的VS2010，然后再继续运行步骤2就成功了。

⑻ 求教SPAMS工具箱稀疏表示的一些原理

至于Matlab工具箱安装中涉及到了Matlab的搜索路径、工作目录、当前路径、用户路径等好多术语，可以直接查看Matlab的帮助系统，在那里可以得到最直接的答复，但是需要一定的英文基础哦 添加工具箱的方法很多，所有方法都是为了达到同一个目的，将工具箱的所在路径添加到Matlab的搜索路径下就可以了（将工具箱复制到toolbox目录然后在set path里面添加这个目录就可以用了） 下面介绍一种最简单的操作，下面以安装mathmodl(数学建模工具箱)为例进行说明a、将你所需要安装的工具箱解压到$MatlabRoot\toolbox中(其实任意路径都是可以的，但是为了方便管理，我们一般都安装在这里)，$MatlabRoot是你的Matlab安装路径，可以在Matlab中输入matlabroot命令获取(1)在Matlab输入如下内容(当你可以直接使用资源管理器进入toolbox目录) >> matlabrootans =D:\Program Files\MATLAB\R2008a
>> winopen(ans)复制代码(2)此时会自动跳到Matlab的安装目录下，双击打开目录下的toolbox文件夹(3)将mathmodl工具箱复制到toolbox中 b.将刚才mathmodl的路径添加到Matlab搜索路径下(可以使用Matlab命令行，也可是用Matlab菜单操作，为了简便这里使用第二种)(1)在Matlab中如下操作，File——>Set Path——>点击Add with subfolders(2)在浏览文件中，选择刚才的安装路径$MatlabRoot/toolbox/mathmodl后，点击确定 (3)此时返回到Set Path对话框，点击左下角的保存按钮(记住一定要保存)，此时工具箱彻底安装完毕，点击Close关闭对话框c.测试下新安装工具箱是可以使用，在Matlab中输入如下内容 >>mathmodl%输入工具箱名称，此时一般会返回该工具箱的说明，也就是mathmodl路径下content.m中的内容
%在命令行中输入如下，此时会返回mathmodl路径下所有的文件
X

⑼ 关于MATLAB中稀疏表示的K-SVD算法的疑问，跪求各位大神指点，感激不尽，详细内容见问题补充

字典都是小数是因为里面每个列都经过了normalization，L2 norm都是1
如果要得到稀疏系数，试试OMPerr

⑽ matlab2014工具箱在哪

在绘图右边的应用程序，就是以前的工具箱。