稀疏度相关论文
首先介绍了基于电影类型偏好特征的推荐算法的实现过程，分析了用户特征与电影评分之间的关联，同时根据用户偏好关系和电影与电影类型......
为了提高离群数据检测精度和效率，提出了一种基于相关子空间的离群数据检测算法。该算法首先根据数据局部密度分布特征得出稀疏度矩......
将压缩感知理论应用于振动信号可以解决旋转机械状态监测与故障诊断领域中大量数据的存储与传输问题,但该理论的前提条件稀疏表示......
强化学习在信息论、机器人、自动控制与无人驾驶等领域已经取得了非常出色的应用成果。通过对强化学习的不断深入研究,部分强化学......
随着信息需求量的与日俱增,海量数据的采样、传输和存储面临越来越大的压力,传统的奈奎斯特采样定理受到了极大挑战。近几年发展起......
分布式视频压缩感知是一种新颖的视频编码方案,该技术结合压缩感知和分布式视频编码的特点,将视频编码端的大量计算转移到解码端,......
多天线（MIMO）系统是下一代无线通信的关键技术，空时码是多天线系统的重要组成部分，通信对抗领域迫切需要研究空时码的盲识别，它能够为多......
压缩感知是一个信号采样和压缩的新机制，它给出了信号压缩领域的一个新途径。它可以将稀疏的或可压缩性的高维信号投影到一个低维的......
近年来,压缩感知(Compressive Sensing, CS)理论的提出突破了传统的信号采样定理,能够以远小于奈奎斯特采样速率进行信号的获取,并......
随着互联网技术、社交机器人、协作远程呈现等新兴技术的快速发展,获取得到的数据规模越来越大,数据包含的信息也越来越丰富且以高......
声发射无损检测具有可随载荷、时间、温度等外变量而变化的实时或连续检测,且对构件环境和几何形状不敏感等特性,广泛应用于建筑、......
最大频繁项集挖掘是数据挖掘重要研究方向,它以频繁项集簇的最简集合形式反映事务数据集项间的关联关系,具有重要的理论研究价值与......
盲源分离指的是在源信号和信道都不知道的情况下,只是通过观测信号恢复原始信号的技术。由于在医学信号处理、语音信号分离、传感......
针对工业无线传感器网络中参与攻击源节点定位的任务分配问题,构建和求解多目标优化定位任务分配模型,任务分配模型中设定参考节点......
信号处理中,采样过程必须满足Nyquist采样定理。但是,随着现代带宽的不断增加,Nyquist采样定理给硬件带来了越来越大的挑战。压缩......
标准支持向量机的求解属于二次规划问题，对于大样本集的问题,支持向量机的训练时间较长。为了降低时间复杂度，前人提出了近似支持向......
为了提高图像缺陷检测算法的快速性和通用性,在图像稀疏表示模型的基础上,提出一种新的缺陷检测算法,该算法改进了经典字典学习算......
相关子空间是一种与离群数据有关的属性集维集合,可有效地降低"维灾"的影响.本文利用高斯混合模型重新定义了相关子空间,并且给出......
提出一种在Q-DCT域的实时视频水印的版权保护方案。Q-DCT域水印是指对MPEG量化后的DCT数据做水印嵌入。针对Q-DCT矩阵的特点,引入A......
为提高无遮挡训练字典下遮挡人脸识别算法性能,提出一种层间稀疏差遮挡检测算法。首先将图像分为四个父模块,并计算各模块的稀疏度......
面对结构健康监测过程中的海量数据,该文将压缩感知的方法应用于数据处理。先将处理的数据用于损伤识别,后与原始的数据进行损伤识......
运用BIM技术及3DS MAX软件建立三维道路模型,将不同绿化树木稀疏度的公路以图形的形式展现出来,并通过BIM软件把不同道路在一天不......
通过对Web大数据库的访问,提高数据库的查询和信息调度能力。传统方法采用基于信息流减法聚类和模糊C均值调度的数据库访问算法,对......
为了提高并行应用系统的效率,研究了针对大型稀疏矩阵的压缩通信问题。通过对矩阵压缩通信过程中矩阵稀疏度、网络带宽、处理器计......
针对在低信噪比、观测点数较少情况下稀疏度的欠估计问题,提出了一种基于贝叶斯预测密度的弱匹配追踪频谱检测算法。该算法利用贝......
压缩感知重构图像时,重构图像的失真率会随着稀疏度的增大而增大。文章基于压缩感知的正交匹配追踪(OMP)重构算法,引入离散余弦变......
针对当前方法重构视觉图像时,存在峰值信噪比低、重构时间长和图像分辨率低的问题,提出基于稀疏度自适应的视觉图像三维清晰重构方......
为了提高并行应用系统的效率，研究了针对大型稀疏矩阵的压缩通信问题。通过对矩阵压缩通信过程中矩阵稀疏度、网络带宽、处理器计算......
为了提高指纹定位法的在线定位效率，提出了最强AP模糊分类（SAF）算法。该算法以模糊值为信号强度波动范围并将参考点划分到所有可能的A......
摘要：针对稀疏度未知时稀疏信号重构问题，提出一种快速平滑L0范数（SL0）稀疏信号重构算法。选用连续平滑函数近似L0范数，对平滑函数优化......
将压缩感知技术和鬼成像系统相结合,能够大幅度地降低成像所需的测量次数,并能有效地提高重构图像的峰值信噪比。本文将离散余弦变......
为了提高稀疏信道估计时的精确度,需对其非零抽头位置进行检测。传统的匹配追踪系列算法在检测时须以信道的稀疏度为先验信息,或给......
大词汇量连续语音识别系统的性能很大程度上取决于语音库的质量,而语音库设计的中心环节就是语料选取.但是传统语料选取方法往往考......
为解决人脸识别中运算速度和识别效果之间的矛盾,提出了零范数稀疏编码算法.该算法用零范数捕述稀疏编码模型的稀疏度,通过对模型......
当信号在某个变换域是稀疏的或可压缩的，可以利用与变换矩阵非相干的测量矩阵将变换系数投影为低维向量，同时这种投影保持了重建信号......
针对复杂装备状态监测所面临的海量数据采样与传输问题,提出一种基于提升小波的自适应压缩感知方法。针对方法中提升小波信号处理......
在环境艺术设计中,需要对环境信息缺失部分进行有效修复,提高环境艺术的信息表达能力。提出一种基于块与块阵稀疏度匹配的图像修复......
在C-RAN(Centralized,Cooperative,Cloud Radio Access Network)无线网络基于转移矩阵的负载预测方法中,虽然该预测矩阵具有稀疏特......
为了解决交通图像数据压缩传输中的重构效果和运行时间问题,针对目前的重构方法只能应用于图像的长和高均为2的阶数这一局限,提出......
为了使压缩感知重构算法在稀疏度未知的情况下能够实现信号精确重构,提出了一种新的贪婪匹配追踪重构算法—一种改进的子空间追踪......
利用压缩感知理论对图像进行固定采样率的压缩并重构时,由于图像各个块的稀疏程度不同,低采样率很难保证图像各块都具有较高的重构......
在电力系统中,随着电网规模的不断扩大,运行信息的数据规模与复杂程度不断增大,对其编码效率提出了更高的要求。字典学习算法是当......
压缩传感SAR成像能够大量减小采样率和数据量，但只对稀疏场景有效。该文提出基于小波包训练稀疏表示基的压缩传感SAR成像方法。该方......
提出了一种针对一类图像进行稀疏表示的字典训练方法,并证明了该算法的收敛性.该算法的几何解释是,以最少的超平面来逼近样本所在......
针对双谱分析在应用于机械设备故障诊断过程中面临的问题,提出了含有稀疏度约束的非负张量分解算法及基于此的二次故障特征提取方......
为了进一步提高视频压缩感知方案的重构图像质量,提出了一种新的自适应采样方案。在该方案中,根据不同图像块的稀疏度自适应分配采......
压缩感知理论是利用信号的稀疏性,通过少量的观测值就可以实现对该信号的精确重构。贪婪类算法是压缩感知重构步骤中广泛应用的一......
基于仿射奇异线性空间的子空间面之间的关联关系,构造了一个新的压缩感知矩阵,计算了所构造的压缩感知矩阵的相关性,并得到处理信......
