基于K-SVD字典学习程序

资 源 简 介

基于K-SVD字典学习程序

详 情 说 明

K-SVD是一种经典的字典学习算法，它通过迭代优化的方式从训练数据中自适应地学习字典，广泛应用于信号处理和机器学习领域。该算法的核心思想是将信号表示为字典原子的稀疏线性组合。

算法流程主要分为两个交替步骤：稀疏编码阶段和字典更新阶段。在稀疏编码阶段，使用当前字典对训练样本进行稀疏表示，常用OMP等算法求解。在字典更新阶段，则采用SVD分解来逐个更新字典原子及其对应的稀疏系数，这也是算法名称K-SVD的由来。

与固定字典相比，K-SVD学习到的字典能更好地适应特定数据分布，从而提高稀疏表示的性能。该算法在图像处理、语音识别、生物信号分析等领域都有重要应用，特别是对于图像去噪、修复等任务效果显著。通过调整参数如字典大小、稀疏度约束等，可以平衡表示精度和计算复杂度。