spams是一種稀疏優化工具箱，可以進行字典學習和矩陣稀疏分解等。提供了matlab、r語言和python三種介面，下邊說一下，在windows系統下的配置。
基本配置環境：matlab 2010a，vs2010和xp系統
2.、將其新增進matlab目錄中。
3、配置mex編譯器，詳見：
4、修改spams配置檔案compile.m
編譯器配置，gcc修改為mex
%%%%%%%%%%%%% compiler configuration %%%%%%%%%%%%%%%%
compiler='mex';
%%%%%%%%%%%% multithreading configuration %%%%%%%%%%%%%%
use_multithread=false;
其他的保持不變。
5、進入matlab命令視窗，輸入compile，進行編譯，會報出一堆warning，作為一名程式設計師，直接無視。
下邊貼一段測試**，**放在test_release資料夾下，詳見
% test_traindl_gj.m：測試mextraindl函式
clcclear
close all
i = double(imread('..\data\lena.png'))/255;
i = imresize(i,0.25);%scale
x = im2col(i,[8,8],'sliding');% extract 8*8 patches
x = x-repmat(mean(x),[size(x,1) 1]);% substract the mean
x = x./repmat(sqrt(sum(x.^2)),[size(x,1) 1]);% normination
param.k = 256; % learn a dictionary with 100 elements
param.lambda = 0.15;
param.numthreads = -1; % number of threads
param.batchsize = 400;
param.verbose = false;
param.iter = 100; %iteration times
ticd = mextraindl(x,param);
t = toc;
fprintf('time of comptation for dictionary learning: %f\n',t);
fprintf('evaluating cost functions ...\n');
alpha = mexlasso(x,d,param);
r = mean(0.5*sum((x-d*alpha).^2)+param.lambda*sum(abs(alpha)));
imd = displaypatches(d);
imagesc(imd);
colormap('gray');
fprintf('objective function: %f\n',r);
指標如下
time of comptation for dictionary learning: 13.248159
evaluating cost functions ...
objective function: 0.207007
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