过完备字典相关论文
电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,简称ECT）通过可视化管道或封闭容器内部物质分布以测量或监测流动过程参数,是一种......
在基于稀疏表示的超分辨率重建过程中，当对图像进行稀疏编码时由于其分解残差并不是简单的符合高斯分布或拉普拉斯分布，针对这一问题......
信号的表示方式一直是信号处理中至关重要的一个环节，尤其是在当今这个信息急速膨胀的时代，找到一种对信号简洁明了的表示方式是一个......
稀疏表示通过信号在过完备字典上的分解，得到信号的一个简洁的表达。由于信号稀疏表示的优良特性，信号稀疏性的研究越来越受到人们的......
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNNs）在目标检测领域表现卓越。然而由于其参数规模过大,深度卷积神经网络中往往存在......
常见的匹配追踪算法(MP)是一种非常典型的迭代贪婪算法,它实质上是一种为了减小求取最优解时所遇到的困难进而转求取次最优解的一......
近年来由高次谐波引发的车网耦合振荡问题越发严峻,自耦变压器(AT)作为牵引供电系统的核心设备,由于存在“直流偏磁”及“漏抗”等......
碳纳米管/环氧树脂(CNTs/EP)复合材料是一种具有优异性能的纳米复合材料,在汽车、建筑等多个领域都得到广泛应用。其中碳纳米管取......
针对高光谱图像内存在未知地物光谱的问题,提出了基于稀疏表示的高光谱图像解混算法。选取基于稀疏表示的光谱混合模型,在其中引入......
机械故障诊断在提高设备的工作效率,保障后期维护工作及降低维修成本方面有着至关重要的地位。目前,大多数的机械故障诊断都是基于......
稀疏表示是大数据处理和分析的一个重要研究课题,构建过完备字典实现稀疏分解是稀疏表示理论研究的一个重要分支,能够以较少的非零......
过完备字典下的信号稀疏分解能够充分利用信号的结构特征,具有更好的稀疏分解性能。主要研究了跳频信号在过完备字典下的稀疏分解,......
稀疏表示理论在军事目标识别、雷达目标参数估计等领域应用越来越广,而目标信号的稀疏表示通常不唯一,因此产生了大量的稀疏表示算......
针对目前云类别自动识别方法较少的问题,提出了一种基于过完备字典稀疏表示的云分类的新方法.该方法用不同的云类型样本去建立自适......
为有效提高体域网动作分类性能,本文提出了一种基于K-SVD的最大似然稀疏表示体域网动作分类算法.该算法首先基于K-SVD优化学习算法......
针对穿墙雷达(TWR)成像过程中分段弱正交匹配追踪(SWOMP)成像模糊等问题,提出了一种动态阈值弱正交匹配追踪算法(DWOMP),可以显著......
地下存在煤系地层时地震剖面上会出现强能量反射同相轴,使煤层之上或之下的含气目的层反射信息淹没于强反射之中,加大了储层预测难......
提出一种基于分块过完备稀疏表示的多聚焦图像融合算法。该方法将多聚焦源图像对应分块,采用稀疏模型进行分解,得到每个块的稀疏表......
压缩感知理论（CS）是现代信号处理领域中一个崭新的研究方向,信号的快速优化重建是该理论的研究热点。实际工程应用中,由于各种误差不......
为了增强遥感影像局部特征的表征能力并充分利用过完备字典的稀疏分解,提出了基于稀疏表示特征构建视觉词典的遥感影像检索新方法......
近年来目标的稀疏表示已经广泛应用到视频跟踪中。文中提出了一种基于局部稀疏表示的鲁棒目标跟踪算法,目标的表示将局部信息考虑......
提出基于稀疏表示和近邻嵌入的单帧图像超分辨率重构算法;为低分辨率和高分辨率图像块训练两个基于稀疏表示的过完备字典,在训练的......
过完备稀疏表示模型是继小波变换和多尺度几何分析之后图像表示理论最重要的理论成果,给图像处理带来新的研究思路。本文在该模型......
基于K奇异值分解字典学习方法及其非负约束下的修改算法，本文提出一种改进的单通道语音增强算法。该算法将噪声划分为结构化噪声和......
直接序列扩频信号因具有良好的隐蔽性和抗干扰性能被广泛应用，压缩感知能有效降低直扩信号的采样速率。当通过冗余字典稀疏分解直扩......
超完备字典稀疏表示作为一种有效表示模型,广泛应用于各种信号和图像处理任务中。介绍了稀疏表示的理论框架以及主要研究方向,分别......
压缩传感(Compressed Sensing,CS)能够通过对信号的观测得到待采集的信号,由于观测频率远低于奈奎斯特采样频率,这个方法特别适合......
波达方向估计是阵列信号处理的一个重要问题。基于阵列信号的联合稀疏表示模型,首先根据阵列结构建立过完备原子库,然后将阵列接收......
本文从数学的角度探讨了外部输入信息与过完备字典之间的关系问题即相关性问题,研究了过完备字典与稀疏表示的内在联系,在此基础上......
基于K-奇异值分解(K-SVD)的图像去噪方法使用K-SVD算法训练得到的过完备字典对图像进行稀疏表示去噪,能够在去除噪声的同时较好地......
针对通信系统接收的时频混叠信号难以分离的特点,以压缩感知（CS）与盲源分离数学模型之间的关系为出发点,利用通信信号固有的稀疏特征......
提出一种改进的稀疏表示的手写数字识别方法。首先将样本字符块训练成过完备字典,然后通过改进的基于L1/2正则化算法进行系数分解,......
为了改善单幅图像的超分辨率重建效果,在基于过完备字典图像的超分辨率重构算法的架构上,应用改进的高斯Laplace算子来提取低频图......
稀疏表示以其出色的分类性能成为说话人确认研究的热点，其中过完备字典的构建是关键，直接影响其性能。为了提高说话人确认系统的鲁棒......
压缩感知理论作为一种新兴技术,能够降低传感节点的能量消耗,推动基于可穿戴设备的远程健康监护系统的发展。其中,字典学习算法获......
图像去噪是图像处理中的关键问题之一,也是图像后续处理的基础,结合近年来兴起的稀疏表示理论,能更好地处理图像去噪问题。通过引......
提出了一种基于压缩感知估计行波自然频率的输电线路故障定位方法,能够准确估计多次行波自然频率,具有较高的故障定位精度。针对故......
在图像压缩感知重构中,针对重构效果和耗时不兼得的问题进行深入研究.基于离散余弦基稀疏表示,选用随机高斯矩阵进行观测采样,针对......
该文将深度学习用于遥感图像融合,在训练深度网络时加入了结构风险最小化的损失函数,提出了一种基于深度支撑值学习网络的融合方法......
为解决布料印染过程中,由于布料的褶皱或机器的故障而导致走布出现跑偏现象,提出了基于概率分析的稀疏表示分类算法（P-SRC）,将布料的......
提出分别利用短时傅里叶变换和小波变换进行特征提取和稀疏表示分类（SRC）的车辆识别方法。其中，短时傅里叶变换（STFT）和离散小波变换（DWT......
针对传统过完备字典在稀疏编码图像数据时自适应性较差,不能很好修复图像的问题,设计采用顺序掩码剥离技术,递归式稀疏编码图像数......
油井动液面是指抽油井正常生产过程中,地表以下油管和套管环形空间中的动态原油液面。动液面深度值作为反映地层原油储量和供液能......
针对视频图像具有可压缩性和稀疏性的特点,提出一种基于压缩感知的视频图像压缩采集方法.首先,将视频分为不重叠的时间空间块,以有......
针对用于训练过完备字典的样本集合中信号类型不足会影响到后续分析、分类和识别精度的问题,提出了一种基于过完备字典完整训练样......
针对利用机械振动信号进行设备故障诊断和状态监测过程中,存在采样数据量多、存储容量大、传输带宽高和信号重构精度低等问题,提出......
针对稀疏表示识别方法需要大量样本训练过完备字典且特征冗余度较高的问题，提出了结合过完备字典学习与PCA降维的小样本语音情感识......
