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搜索资源列表

  1. 一种基于L0稀疏约束的图像滤波算法

  2. 基于L0稀疏约束的图像滤波算法，具有各项异性，是图像分割、目标检测等任务的基础

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-12-29
    • 文件大小：37888
    • 提供者：qxiao2014

  1. 稀疏约束程序软件包

  2. 压缩包里面有关于稀疏软件的程序包，里面包含三种软件包 已经文章

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-05
    • 文件大小：49283072
    • 提供者：qq_38055761

  1. 融合空间信息的基于稀疏约束的非负矩阵分解的高光谱图像自适应端元提取

  2. 融合空间信息的基于稀疏约束的非负矩阵分解的高光谱图像自适应端元提取，李华丽，李登刚，本文针对高光谱图像处理中端元个数难得精确估计和端元的可变性的问题，提出了一种融合空间信息的基于稀疏约束的非负矩阵分解的自

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-03
    • 文件大小：706560
    • 提供者：weixin_38546308

  1. 基于堆栈稀疏自编码的高光谱遥感影像分类

  2. 文中利用深度学习思想来实现影像光谱维和空间维的特征提取,同时尝试加入稀疏约束的限制条件,并结合Softmax分类器,实现高光谱遥感影像的分类。实验结果表明,加入空间特征的基于堆栈稀疏自编码的分类方法能够得到很好的分类效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38731239

  1. 非高斯噪声环境下基于RLS的稀疏信道估计算法

  2. 现有的信道估计算法大多是基于高斯噪声模型假设。然而在实际无线通信环境中，常常出现脉冲噪声使得噪声不再满足高斯模型，而是满足一种广义高斯分布（GGD）噪声模型。采用传统的自适应信道估计算法（如递归最小二乘（RLS）算法）无法抑制这种非高斯噪声的干扰。对此提出一种可抑制非高斯噪声干扰的RLS信道估计算法。该算法通过在标准RLS算法中引入两种稀疏约束函数（L1-范数和L0-范数）来有效地挖掘稀疏结构信息。通过蒙特卡罗仿真，验证了提出的信道估计算法的估计性能比标准RLS算法更好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：548864
    • 提供者：weixin_38516190

  1. 并行实现的稀疏约束仿射投影算法及其在压缩感知中的应用

  2. 并行实现的稀疏约束仿射投影算法及其在压缩感知中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：192512
    • 提供者：weixin_38700430

  1. 牛顿贪婪的追求：稀疏约束优化的二次逼近方法

  2. 牛顿贪婪的追求：稀疏约束优化的二次逼近方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：197632
    • 提供者：weixin_38606870

  1. 通过最小稀疏重建进行视频汇总

  2. 视频数据的快速增长需要有效和高效的视频汇总方法，以便使用户有权快速浏览和理解大量视频内容。 在本文中，我们用一个新的最小稀疏重建（MSR）问题来制定视频摘要任务。 也就是说，可以使用尽可能少的选定关键帧来最好地重建原始视频序列。 与最近提出的基于凸松弛的稀疏字典选择方法不同，我们提出的方法利用了真正的稀疏约束L 0范数，而不是松弛约束L2,1范数，从而直接选择关键帧作为稀疏字典，可以很好地重构所有视频帧。 由于所建议的MSR原理具有实时性，因此进一步开发了在线版本。 另外，提出了百分比重构（PO

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38649315

  1. 通过基于稀疏约束的欠采样扫描进行子瑞利成像

  2. 通过基于稀疏约束的欠采样扫描进行子瑞利成像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38688097

  1. 具有稀疏约束的电阻层析成像快速迭代更新阈值算法

  2. 具有稀疏约束的电阻层析成像快速迭代更新阈值算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38627769

  1. 用于图像表示的L3 / 2稀疏约束图非负矩阵分解

  2. 用于图像表示的L3 / 2稀疏约束图非负矩阵分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：801792
    • 提供者：weixin_38617335

  1. 具有联合矩阵完成和稀疏约束的无线传感器网络中的数据恢复

  2. 具有联合矩阵完成和稀疏约束的无线传感器网络中的数据恢复

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：596992
    • 提供者：weixin_38677505

  1. 通过联合稀疏和共享小波的稀疏字典学习对高光谱图像进行聚类

  2. 稀疏子空间聚类（SSC）算法在高光谱图像聚类中取得了令人印象深刻的性能。但是，使用包含噪声的原始样本来构造字典。 此外，SSC代表每个信号，而忽略了高光谱像素之间的关系。 为了克服这些问题，我们提出了一种用于高光谱图像聚类的稀疏词典学习方法，该方法将联合稀疏性和共享小波相结合，以提高学习词典的表达能力。 首先，我们将共享的小波作为基础字典并入统一的联合稀疏约束优化模型，以从高光谱图像的光谱和上下文特征中学习结构化的稀疏字典。 然后，基于学习到的稀疏字典，采用稀疏表示系数构造图的非负亲和度矩阵。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_38637093

  1. 平面约束CT变分稀疏约束的环形伪影校正方法

  2. 平面约束CT变分稀疏约束的环形伪影校正方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38715567

  1. 从单体数据和稀疏约束预测均质毛Kong结构

  2. 从单体数据和稀疏约束预测均质毛Kong结构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38696458

  1. 高光谱解混的稀疏约束广义双线性模型

  2. 高光谱解混的稀疏约束广义双线性模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38605801

  1. 通过对波束多普勒模式施加稀疏约束来进行时空自适应处理

  2. 通过对波束多普勒模式施加稀疏约束来进行时空自适应处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：199680
    • 提供者：weixin_38607784

  1. 具有稀疏约束的改进LLE算法

  2. 随着信息技术的发展，要处理的数据越来越多人类很难通过直接查看认知来理解数据的内部结构。 局部线性嵌入算法可通过以下方法实现数据降维隐藏在高维空间中的局部线性低维流形。 但是，LLE 算法对噪声敏感。 此外，当暴露于强烈的噪音。 通过增加L1范数，提出了一种稀疏约束的改进方法对重构误差函数的惩罚约束，最优重构权矩阵可以稀疏。 首先，通过正则化将添加了稀疏约束的重构误差函数转换为一般的二次规划问题，然后使用内点迭代方法快速搜索最优解。 尺寸模拟实验对典型高维数据集的约简表明，维数约简的结果在稀疏约束

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38713009

  1. 基于平场光栅的稀疏约束鬼成像高光谱相机

  2. 基于稀疏约束的鬼成像光谱相机, 能够通过单次曝光获得目标场景的三维空间光谱数据立方体。但是由于不同波长的散斑场在探测器的同一位置处, 使得仪器的光谱分辨率和信噪比受到限制。为了解决上述问题, 提出了利用平场光栅分光将不同波长的光场在探测面上错开一定距离的系统, 实现了基于平场光栅的稀疏约束鬼成像高光谱相机。通过对系统成像过程的理论推导, 得到了系统的关联函数, 并通过实验和数值模拟验证了理论推导结果。在保证原先光谱相机优点的同时, 基于稀疏约束的鬼成像高光谱相机可以分别调控光谱分辨率和空间分辨率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38737283

  1. 基于稀疏约束的LLE改进算法

  2. 局部线性嵌入LLE算法可以发现隐藏在高维空间中的局部线性低维流形，实现数据降维。然而LLE算法对数据噪声比较敏感，在较强噪声下算法稳定性很差。本文提出了一种稀疏约束的改进思路，在计算重构误差的表达式后面添加L1范数的惩罚性约束，促使最优重构权值矩阵更具有稀疏性，从而增强算法的稳定性。文中首先通过正则化处理，把添加了稀疏约束的重构误差最优化目标函数变换成一般二次规划问题，然后引入内点迭代法快速搜索最优解。典型高维数据集的降维仿真实验表明，在不同噪声影响下，稀疏约束的改进LLE算法的降维效果明显好于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：497664
    • 提供者：weixin_38677044
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