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搜索资源列表

  1. 用toeplitz稀疏逼近逆矩阵

  2. 用toeplitz稀疏逼近逆矩阵，非常有用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-11-30
    • 文件大小：589824
    • 提供者：lefanyoyo

  1. 基于多原子快速匹配追踪的图像编码算法

  2. 该文提出一种多原子快速匹配追踪信号稀疏分解算法，并将其应用于静态图像编码。多原子匹配追踪通过每次迭代选取多个原子的形式，实现信号的快速稀疏分解。在此基础上，通过构造多尺度脊波字典实现图像的稀疏分解，并对稀疏分解的数据进行自适应量化和编码。实验结果表明，多原子匹配追踪获得了与匹配追踪相当的逼近能，同时极大地提高了稀疏分解的速度。新的编码算法在低比特率情况下，获得了比JPEG2000 更理想的编码性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-02
    • 文件大小：269312
    • 提供者：houq2010

  1. 基于冗余字典的信号超完备表示与稀疏分解

  2. 基于冗余字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论, 采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数, 从而为信号自适应地稀疏扩展提供了极大的灵活性. 稀疏扩展一方面可以实现数据压缩的高效性, 更重要的是可以利用字典的冗余特性捕捉原始信号的自然特征. 本文从超完备信号稀疏分解和非线性逼近理论的一系列最新成果出发, 综述了基追踪和匹配追踪等主流算法在信号表示方面的稀疏性与字典相干系数的关系问题, 评述了目前字典构成的发展趋势.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-22
    • 文件大小：204800
    • 提供者：belongicecream

  1. 稀疏矩阵逆协方差估计的二次逼近法

  2. 利用 二次逼近法对稀疏矩阵的逆协防矩阵 进行估计，得到较好的效果。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2015-05-30
    • 文件大小：1024000
    • 提供者：baidu_22215499

  1. Harr小波分解及稀疏表示

  2. Harr小波和FFT图像分解，并分析大系数逼近效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-12-16
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_33389434

  1. 稀疏分解图像去噪

  2. 传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示，近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对 K-SVD 算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。文献[28]提出了稀疏性正则化的

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-03-30
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_24599599

  1. 稀疏正交匹配追踪

  2. 稀疏正交匹配追踪（OMP算法）正交匹配追踪（OMP）算法属于贪婪算法。而贪婪算法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪算法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪算法不要回溯。 OMP算法的基本思想：从字典矩阵D（也称为过完备原子库中），选择一个与信号 y 最匹配的原子(也就是某列)，构建一个稀疏逼近，将剩余残差减去所有被选择过的原子组成的矩阵所张成空间上的正交投影

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2018-05-02
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42115756

  1. 具有稀疏惩罚约束的最小误差熵算法

  2. 近来，已经开发了稀疏的自适应学习算法来利用系统稀疏性以及减轻许多应用中的各种噪声干扰。 特别地，在稀疏信道估计中，可以通过稀疏自适应滤波器从噪声测量中很好地估计具有稀疏特性的参数矢量。 在以前的研究中，大多数工作使用基于均方误差（MSE）的成本来开发稀疏滤波器，这在高斯分布的假设下是合理的。 但是，高斯假设并不总是在现实环境中成立。 为了解决这个问题，我们在工作中将l1范数或重新加权的l1范数合并到最小误差熵（MEE）标准中，以开发新的稀疏自适应滤波器，其性能可能比基于MSE的方法好得多，尤其是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：936960
    • 提供者：weixin_38516658

  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. 非局部集中式同时稀疏编码

  2. 引入结构化稀疏编码噪声的概念以利用空间相关性和局部结构的非局部约束。 然后提出了一种非局部集中式同时稀疏编码模型（NCSSC），用于重建原始图像，并提出了一种将同时稀疏编码转换为加权后的低秩逼近的算法。 图像去噪，去模糊和超分辨率的实验结果证明了所提出的NC-SSC方法优于最新的图像恢复方法的优势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：858112
    • 提供者：weixin_38710578

  1. 基于压缩感知超宽带信号盲稀疏度信道估计

  2. 鉴于超宽带(UWB)信道估计要求预先给出信道才能精确重构的不足,研究了基于压缩感知的盲稀疏度匹配追踪类算法用于信道重建。这种盲稀疏度方法根据迭代终止条件和字典中最优原子选择方式的不同,设置迭代终止阈值和阶段转换阈值,通过可变步长的增大逐步逼近稀疏度,实现精确重建。仿真结果表明,相同条件下,基于此思想经过改进算法可有效用于解决实际UWB信道估计,较改进前算法估计性能相当,是一种具有应用价值的盲稀疏度重构方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38630697

  1. 基于低秩逼近的室内定位高效无线电地图构建

  2. 最近，在无线局域网（WLAN）环境中基于指纹的定位受到了广泛的关注。 定位方法的一个关键问题是无线电地图的构造，通常需要大量的精力来收集足够的接收信号强度（RSS）测量值。 基于RSS具有较高的空间相关性的观察，我们提出了一种基于低秩逼近的有效的无线电地图构建方法。 与传统的插值方法不同，该方法将RSS的分布表示为低秩矩阵，并通过修正的低秩矩阵完成方法从相对稀疏的测量中构造出密集的无线电图。 为了评估所提出的方法，已经进行了模拟测试和现场实验。 实验结果表明，该方法可以明显减少RSS的测量。 此

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38543280

  1. 基于自适应逼近残差的稀疏表示语音降噪方法

  2. 基于自适应逼近残差的稀疏表示语音降噪方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_38604620

  1. 基于自适应逼近残差的稀疏表示语音降噪方法

  2. 基于自适应逼近残差的稀疏表示语音降噪方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：434176
    • 提供者：weixin_38559866

  1. 基于M-PCA-N的字典学习用于音频信号的稀疏表示

  2. 当前用于信号稀疏表示的流行词典学习算法是K均值奇异值分解（K-SVD）和K-SVD扩展。 一次仅使用rank-1逼近来更新一个原子，并且无法有效应对大型词典。 为了解决这两个问题，本研究提出了M-主成分分析-N（M-PCA-N），这是一种用于字典学习和稀疏表示的算法。 首先，M主成分分析（M-PCA）利用来自SVD分解的前M个等级的信息来一次更新M个原子。 然后，为了进一步利用剩余等级中的信息，通过将来自随后的N个非主要等级的信息转换为前M个主要等级，在M-PCA的基础上提出了M-PCA-N。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38645865

  1. 基于差分的稀疏度自适应重构算法

  2. 针对压缩感知贪婪迭代重构算法要求给定信号稀疏度或迭代阈值的缺点,提出一种基于差分的稀疏度自适应重构算法.该算法在信号稀疏度未知的情况下,利用测量矩阵Φ与残差的相关系数的变化的不均衡特性,来选择重构信号的支撑集,以此逼近原始信号的稀疏度,达到重构的效果.仿真结果表明,在相同采样率下,文中算法可以获得较好的重构效果,尤其在采样率较低(采样率≤0.5)的情况下,这种优势更加明显.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38629449

  1. 嵌套式稀疏网格随机配置法及其在随机门延时建模中的应用

  2. 为了提高随机工艺偏差下门延时建模的计算精度和效率,提出一种基于扩展Gauss积分理论及嵌套式稀疏网格技术的随机配置门延时建模方法.首先采用参数空间中具有指数收敛特性的随机正交多项式对随机门延时进行逼近;然后针对现有的基于传统Gauss积分理论的稀疏网格随机配置法所用的配置点不具有嵌套特性的问题,利用单变量扩展Gauss积分理论及稀疏网格技术构造了一组嵌套式多变量Gauss积分点,将其作为随机门延时建模的配置点.这组配置点既具有Gauss积分点的高精度,又满足嵌套性质,且在低阶积分配置点上已经得到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：793600
    • 提供者：weixin_38651445

  1. 基于稀疏逼近的EEG信号的压缩感知重建研究

  2. 目的对一维的多通道非平稳信号EEG随机非自适应地欠采样,高质量地重建原信号,从而实现EEG信号的自动检测与分析。方法实验中以高斯函数及其一、二阶导数为原子的生成函数,构建了一个新的冗余多成份字典.随机高斯测量阵为测量矩阵,按压缩感知测量模型重建信号,并采用了稀疏逼近误差NMSE作为逼近程度的定量度量标准,判定实验结果。结果所选字典中原子可更加有效地匹配EEG信号中的多种瞬时特征波形,从而能够对EEG信号形成更为稀疏的匹配追踪分解。基于压缩感知理论的信号采样只需使用不到原信号一半的样本数,即可高质

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38557757

  1. 稀疏城市车载网络中的静态结构动态权重路由

  2. 以上海市4 000辆出租车为期两年的GPS数据为依托,设计仅存在于理论意义上的车载网络路由最优算法并对其进行仿真,一方面,最优路由算法的结果揭示了现有路由算法的不足;另一方面,根据最优路由算法的宴际路径特点,设计了基于地图的静态结构动态权重的路由策略来逼近车载网络路由的理论最优性能,这一路由算法相对干传统的地理路由和其变种算法在性能方面有超过50%的提升.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：949248
    • 提供者：weixin_38686231

  1. MixHop-and-N-GCN：“ MixHop：通过稀疏邻域混合进行的高阶图卷积体系结构”的实现（ICML 2019）-源码

  2. MixHop和N-GCN ⠀ PyTorch实现的“ MixHop：通过稀疏邻域混合进行的高阶图卷积体系结构”（ICML 2019）和“一个高阶图卷积层”（NeurIPS 2018）。 抽象 最近的方法通过近似图拉普拉斯算子的本征基，将卷积层从欧几里得域推广到图结构数据。 Kipf＆Welling的计算效率高且使用广泛的Graph ConvNet过度简化了逼近度，有效地将图形卷积呈现为邻域平均算子。 这种简化限制了模型学习三角算子（图拉普拉斯算子的前提）的作用。 在这项工作中，我们提出了一个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42157166
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