非负矩阵分解的Matlab实现与ISScabac自适应编码方法

该系统基于高英博高（音译）的论文《非负因子分解参数的自适应编码及其在信息源分离中的应用》（ICASSP 2018）的研究成果。它提供了一个Matlab接口，使得用户能够方便地应用CABAC算法对数据进行编码和解码。 NMF是一种常用的信号处理技术，主要用于对非负数据进行分解，广泛应用于图像处理、声音信号处理等领域。在信息源分离方面，NMF能够从混合信号中分离出独立的信号成分，这对于音频信号的去噪、增强以及提取等任务具有重要意义。 CABAC是一种高效的熵编码技术，它可以根据上下文信息动态调整编码策略，从而实现比传统算术编码更高的压缩效率。在ISScabac系统中，将CABAC算法以Matlab MEX接口的形式实现，这使得用户可以在Matlab环境中直接使用CABAC算法，而无需依赖外部的C/C++编译环境。 该系统提供了两种主要的使用方式： 1. 运行ISS方法的代码，用户需要进入ISS文件夹并执行ISS.m文件。这将调用NMF算法以及相关的CABAC编码过程，以实现信息源的分离。 2. 运行CABAC演示代码，用户可以直接进入CABAC文件夹并执行cabacDemo.m文件。这个演示程序能够帮助用户理解CABAC算法的基本用法，并展示如何使用该算法对数据进行编码和解码。 为了安装ISScabac，用户需要按照以下步骤操作： - 克隆或下载存储库到本地计算机。 - 在Linux系统下，使用特定的环境变量设置，防止出现GLIBCXX_3.4.21版本未找到的错误。 - 运行Matlab并切换至ISScabac的主目录，执行ISS方法或演示程序。 ISScabac系统支持的操作系统包括Windows（在Windows 10上测试）和Linux（在Ubuntu 16.04上测试），这表明其跨平台能力较强，能够满足不同用户的需求。此外，该系统的开源性质意味着用户可以自由地获取源代码，研究其内部工作机制，并根据自己的需要进行修改和扩展。 总之，ISScabac系统为信息源分离提供了高效的工具集，它将NMF和CABAC两种技术结合起来，以Matlab作为用户界面，大大简化了算法的应用过程，对于信号处理、数据压缩等领域具有重要的应用价值。"