给我一个基于Convolutional sparse coding的matlab代码

以下是一个基于Convolutional sparse coding的MATLAB代码示例：

% 准备数据
load('image_data.mat'); % 加载图片数据
X = double(images); % 将图像数据转换为double类型

% 初始化字典和滤波器
K = 64; % 字典中基向量的数量
L = 8; % 每个滤波器的长度
D = randn(L, K); % 初始化字典

% 设置CSC参数
lambda = 0.1; % 稀疏性参数
max_iter = 100; % 最大迭代次数

% CSC算法迭代
for iter = 1:max_iter
    % 更新滤波器
    for k = 1:K
        d_k = D(:, k);
        X_hat = D * A_k';
        E_k = X - X_hat + d_k * A_k;
        D(:, k) = E_k * A_k' / norm(A_k)^2;
    end
    
    % 更新系数
    A_k = zeros(K, size(X, 2));
    for i = 1:size(X, 2)
        a_k = zeros(K, 1);
        for k = 1:K
            d_k = D(:, k);
            a_k(k) = d_k * X(:, i);
        end
        cvx_begin quiet
            variable z(K)
            minimize(0.5*norm(X(:, i)-D*z)^2 + lambda*norm(z,1))
        cvx_end
        A_k(:, i) = z;
    end
end

% 使用滤波器提取特征
features = [];
for i = 1:size(X, 2)
    x = X(:, i);
    f = [];
    for k = 1:K
        d_k = D(:, k);
        y = conv(x, d_k, 'valid');
        f = [f; y];
    end
    features = [features, f];
end

这段代码演示了如何使用CSC算法提取图像数据的特征。在算法迭代过程中，我们通过更新字典和系数来优化信号的稀疏表示。最终，我们使用字典中的基向量对信号进行卷积操作，提取信号的特征。需要注意的是，这段代码中使用了CVX库来求解优化问题，需要提前安装。