matlab 双稀疏字典代码

以下是 Matlab 双稀疏字典的示例代码：

clear all; clc;

% 生成数据
n = 100;  % 原始数据维度
m = 30;  % 稀疏表示维度
k = 10;  % 字典原子个数
X = rand(n, m);  % 原始数据
D = rand(n, k);  % 字典

% 双稀疏字典学习
lambda = 0.1;  % 稀疏表示正则化参数
gamma = 0.1;  % 字典更新正则化参数
iter = 100;  % 迭代次数
err = zeros(1, iter);  % 存储误差变化
for i = 1:iter
    % 稀疏表示
    A = omp(D' * X, D' * D, m, lambda);
    % 字典更新
    D = D + gamma * (X - D * A) * A';
    % 归一化
    for j = 1:k
        D(:, j) = D(:, j) / norm(D(:, j));
    end
    % 计算误差
    err(i) = norm(X - D * A, 'fro');
end

% 绘制误差变化曲线
plot(err);
xlabel('Iteration');
ylabel('Error');
title('Sparse coding using double sparse dictionary');

其中，`omp` 函数是利用正交匹配追踪算法求解稀疏表示的函数，可以在 Matlab 的 Signal Processing Toolbox 中找到。该示例代码使用了随机生成的数据，实际应用中需要根据具体问题进行修改。