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  1. A unified framework for contrast research of the latent variable

  2. 精华文章、高度浓缩 主元回归 偏最小二乘回归 典型相关回归 降秩回归 潜变量回归 故障检测 校正、预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-04-25
    • 文件大小：753664
    • 提供者：hezhangming2008

  1. 回旋波保护放大器电子束绝热降噪分析与模拟

  2. 回旋波保护放大器电子束绝热降噪分析与模拟，陈绳乾，王秩雄，文章描述了回旋波保护放大器电子束绝热降噪的机理，推导了噪声与磁场的关系和二阶微分方程的四阶精度龙格－库塔法求解电子运动方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-25
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38556394

  1. 基于波束域LC-GSC的降秩波束形成算法.pdf

  2. 基于波束域LC-GSC的降秩波束形成算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于降秩技术的低复杂度鲁棒Capon波束形成

  2. 基于降秩技术的低复杂度鲁棒Capon波束形成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38508497

  1. 运动捕获数据降噪的分段低秩逼近方法

  2. 运动捕获数据降噪的分段低秩逼近方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38704565

  1. 通过滤波后的局部子空间亲和力和低秩逼近自动对运动捕获数据进行降噪

  2. 通过滤波后的局部子空间亲和力和低秩逼近自动对运动捕获数据进行降噪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：150528
    • 提供者：weixin_38677046

  1. 基于面部表情和语音的双峰情感识别的稀疏核降秩回归

  2. 基于面部表情和语音的双峰情感识别的稀疏核降秩回归

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38539053

  1. 超拉普拉斯正则化单向低秩张量恢复用于多光谱图像降噪

  2. 最近的基于低秩的矩阵/张量恢复方法已经在多光谱图像（MSI）去噪中得到了广泛的探索。 但是，这些方法忽略了固有结构相关性沿空间稀疏性，光谱相关性和非局部自相似性模式的差异。 在本文中，我们通过对矩阵和张量情况下的秩属性进行详细分析，进一步找出非局部自相似性是关键因素，而其他人的低秩假设可能不成立。 这促使我们设计一个简单而有效的单向低秩张量恢复模型，该模型能够如实地捕获固有的结构相关性，并减少计算负担。 然而，由于重叠的补丁/立方体的聚集，低等级模型遭受了振铃伪影。 虽然以前的方法诉诸于空间信息

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38575421

  1. 超拉普拉斯正则化单向低秩张量恢复用于多光谱图像降噪

  2. 最近的基于低秩的矩阵/张量恢复方法已经在多光谱图像（MSI）去噪中得到了广泛的探索。 但是，这些方法忽略了固有结构相关性沿空间稀疏性，光谱相关性和非局部自相似性模式的差异。 在本文中，我们通过对矩阵和张量情况下的秩属性进行详细分析，进一步找出非局部自相似性是关键因素，而其他人的低秩假设可能不成立。 这促使我们设计一个简单而有效的单向低秩张量恢复模型，该模型能够如实地捕获固有的结构相关性，并减少计算负担。 然而，由于重叠的补丁/立方体的聚集，低等级模型遭受了振铃伪影。 虽然以前的方法诉诸于空间信息

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38660802

  1. 通过光谱和空间低秩近似实现高光谱图像降噪

  2. 由于光子效应，校准误差等，高光谱图像（HSI）不可避免地会遭受诸如随机噪声之类的退化。 现有的大多数HSI去噪方法都集中于单独利用频谱相关性或空间非局部自相似性。 在本文中，我们提出了一种用于HSI降噪的统一的低秩恢复框架，其中同时考虑了频谱之间的高相关性和HSI空间立方上的非局部自相似性的基本特征。 我们的工作基于一个基本观察，即多个光谱带和类似的空间结构都位于低秩子空间上，并且可以促进共同去除噪声。 在模拟HSI和真实HSI上的实验结果表明，在视觉和定量评估方面，该方法在多个数据集上的性能均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38501810

  1. 地基天文图像降噪的联合局部和非局部先验

  2. 地面天文图像通常会遭受随机噪声的降低，这会对后续性能产生负面影响。 可以预期，局部和非局部变化是图像建模中同一枚硬币的两侧。 然而，大多数现有的去噪方法集中于分别对局部补丁的稀疏性或非局部自相似性信息进行建模，这可能导致较差的图像结构表示能力。 为了解决这个问题，我们通过将小框架和低秩先验方案相结合提出了一种用于天文图像降噪的统一方法。 一方面，基于合成的低秩先验被用来揭示相似补丁的固有低维子空间（即主边缘）。 另一方面，引入了基于分析的框架先验以捕获局部细微纹理结构。 实验结果证明了这种组合的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：786432
    • 提供者：weixin_38643407

  1. 地基天文图像降噪的联合局部和非局部先验

  2. 地面天文图像通常会遭受随机噪声的降低，这会对后续性能产生负面影响。 可以预期，局部和非局部变化是图像建模中同一枚硬币的两侧。 然而，大多数现有的去噪方法集中于分别对局部补丁的稀疏性或非局部自相似性信息进行建模，这可能导致较差的图像结构表示能力。 为了解决这个问题，我们通过将小框架和低秩先验方案相结合提出了一种用于天文图像降噪的统一方法。 一方面，基于合成的低秩先验被用来揭示相似补丁的固有低维子空间（即主边缘）。 另一方面，引入了基于分析的框架先验以捕获局部细微纹理结构。 实验结果证明了这种组合的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38604395

  1. 基于加权核规范最小化的3D量级磁共振图像降噪

  2. 提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过聚合所有彼此重叠的去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两次迭代

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38604620

  1. 基于降秩技术的低复杂度鲁棒Capon波束形成

  2. 基于降秩技术的低复杂度鲁棒Capon波束形成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：262144
    • 提供者：weixin_38650842

  1. 具有结构平滑度的多矩阵低秩分解，用于图像降噪

  2. 具有结构平滑度的多矩阵低秩分解，用于图像降噪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38734506

  1. 基于快速超像素的子空间低秩学习的高光谱降噪方法

  2. 诸如视频帧和事件数据之类的顺序数据已在现实世界中得到广泛应用。 作为一种特殊的序列数据，高光谱图像（HSI）可以看作是光谱维度上的二维图像序列，可以有效地用于根据光谱序列区分不同的土地覆盖物。 本文提出了一种基于超像素子空间低秩表示的高光谱图像降噪方法。 首先，在线性混合模型的框架下，假定原始高光谱立方体在光谱域中处于低秩，这可以通过将HSI数据分解为两个较低秩的子矩阵来表示。 同时，由于相邻像素的高度相关性，每个邻域内的光谱也将促进低秩，并且可以通过在分解子空间中的基于超像素的区域内执行核规范

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38648800

  1. 基于隐式低秩表示的联合投影学习算法及图像识别

  2. 隐式低秩表示(LatLRR)作为经典的无监督特征提取算法已应用于模式识别领域。然而该算法得到的特征维数无法降低,且由于算法分别学习2个低秩矩阵,因此无法保证整体最优;另外,算法忽略了样本在学习过程中存在的残差。为解决这些问题,提出了一种基于隐式低秩表示的联合投影学习算法。使用投影矩阵和恢复矩阵近似地表示隐式低秩表示中的投影矩阵,使算法在降维的同时可提取判别特征;联合学习投影矩阵、恢复矩阵和低秩矩阵,矩阵间相互提升,从获得的投影中可以提取出更多的判别特征,同时在算法模型中约束样本在投影学习中存在的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_38506835

  1.  基于GSC框架降秩自适应滤波算法研究

  2. 基于对自适应滤波算法的研究可以得出，GSC（Generalized Sidelobe Canceller）框架是所有降秩滤波算法的统一基础模型，通过对GSC一般结构的降秩模型的研究。文中提出了3种能够改善一般结构结果的优化模型，PC（Principle Component）主分量算法、CS（Cross Spectrum）交叉谱算法、MWF（Mutistage Wiener Filter）多级维纳滤波器。这三种方法都是基于特征子空间截断的方法。通过对降秩矩阵T的特征值分解和重新构造，大大降低了自由

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38686860

  1. 结合地物类别和低秩特性的高光谱图像降噪

  2. 针对现有方法不易确定划分高光谱图像子块的大小和个数,仅考虑子块内低秩性等不足,提出一种结合地物类别和低秩特性的高光谱图像降噪方法。根据地物数据先验知识的类别数,简单划分子块的个数,指定最优参数明确分块大小,再通过相同地物中像素空间和光谱的相关性定义同物空谱低秩特性,最后结合整幅高光谱图像的光谱低秩特性,并根据低秩矩阵恢复模型求解降噪图像。在Washington DC Mall和Indian Pines数据集上进行实验,结果表明:所提方法不仅对每一类地物噪声的降噪效果有所提高,而且针对更为严重的随

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38571992

  1. 图像矩阵降维压缩的一种新方法

  2. 由于矩阵的SVD分解方法反映了图像的内在属性和本质特征,在图像处理中得到了广泛应用.但在矩阵降维压缩过程中对奇异值的最小数目还没有定量的确定方法,这给SVD在图像特征提取中的应用带来很大困难.为此,在研究确定奇异值可压缩到最小数目的基础上,提出一个奇异值压缩的降秩准则,并给出了具体的证明过程和计算方法.计算机仿真研究验证了所提出计算方法的正确性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：694272
    • 提供者：weixin_38697063
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