L1范数最小化算法matlab代码（修改过可用C调用）

1、matlab代码，实现稀疏表示中L1范数最小化的求解问题。 2、稍微修改了一下函数的接口，解决了用C++调用这个matlab函数时参数传参问题。因为该函数用到了varargin，可变参数传参，而C++参数传递都是固定的。 3、代码我自己亲自用opencv调用过，可以使用。 4、如果不用将Matlab的.m文件生成dll供c++调用，则可以去我的资源里面查找一下，里面我上传了一个由m文件生成的.h,.dll,.lib供C++调用的文件。直接将三个文件放入到C++代码可以访问到的地方即可。

function [xstatushistory] = l1_ls_nonneg（Ain1in2varargin）%varargin表示可以输入多个变量
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% l1-Regularized Least Squares Problem Solver //L1范数的最小化的求解
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%   l1_ls solves problems of the following form://L1范数的如下形式
%
%       minimize   ||A*x-y||^2 + lambda*sum（x_i）
%       subject to x_i >= 0 i=1...n
%
%   where A and y are problem data and x is variable （described
%   below）.%A和y是问题数据x是变量
%
% CALLING SEQUENCES
%   [xstatushistory] = l1_ls_nonneg（Aylambda [tar_gap[quiet]]）
%   [xstatushistory] = l1_ls_nonneg（AAtmnylambda [tar_gap[quiet]]））
%
%   if A is a matrix either sequence can be used.
%   if A is an object （with overloaded operators） At m n must be
%   provided.
%
% INPUT
%   A       : mxn matrix; input data. columns correspond to features.
%
%   At      : nxm matrix; transpose of A.//A的转置
%   m       : number of examples （rows） of A//样本数目
%   n       : number of features （column）s of A//特征数目
%
%   y       : m vector; outcome.//m维向量。输出
%   lambda  : positive scalar; regularization parameter//正的标量，规则化参数
%
%   tar_gap : relative target duality gap （default: 1e-3）//相关目标的对偶关系
%   quiet   : boolean; suppress printing message when true （default: false）
%
%   （advanced arguments）
%       eta     : scalar; parameter for PCG termination （default:
%       1e-3）//标量终止条件
%       pcgmaxi : scalar; number of maximum PCG iterations （default:
%       5000）//标量，最大的迭代次数。
%
% OUTPUT
%   x       : n vector; classifier//n个向量分类器
%   status  : string; ‘Solved‘ or ‘Failed‘//状态:解决或失败
%
%   history : matrix of history data. columns represent （truncated） Newton
%             iterations; rows represent the following:
%            - 1st row） gap
%            - 2nd row） primal objective
%            - 3rd row） dual objective
%            - 4th row） step size
%            - 5th row） pcg iterations
%            - 6th row） pcg status flag
%
% USAGE EXAMPLES
%   [xstatus] = l1_ls_nonneg（Aylambda）;
%   [xstatus] = l1_ls_nonneg（AAtmnylambda0.001）;
%
 
% AUTHOR    Kwangmoo Koh 
% UPDATE    Apr 10 2008
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% COPYRIGHT 2008 Kwangmoo Koh Seung-Jean Kim and Stephen Boyd

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%       INITIALIZE
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% IPM PARAMETERS
MU              = 2;        % updating parameter of t//参数t的更新
MAX_NT_ITER     = 400;      % maximum IPM （Newton） iteration//最大迭代次数

% LINE SEARCH PARAMETERS
ALPHA           = 0.01;     % minimum fraction of decrease in the objective//减少的最小分数
BETA            = 0.5;      % stepsize decrease factor//步长
MAX_LS_ITER     = 100;      % maximum backtracking line search iteration//最大回溯线查找迭代

% VARIABLE ARGUMENT HANDLING
% if the second argument is a matrix or an operator the calling sequence is
%   l1_ls（AAtylambdamn [tar_gap[quiet]]））
% if the second argument is a vector the calling sequence is//如果是向量调用下面的参数
%   l1_ls（Aylambda [tar_gap[quiet]]）

% 
% if （ （isobject（varargin{1}） || ~isvector（varargin{1}）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       8431  2013-09-19 21:03  l1_ls_nonneg\l1_ls_nonneg.m

     目录          0  2013-09-24 09:06  l1_ls_nonneg

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                 8431                    2