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......
为了解决图像采集过程中由于昆虫图像获取不完整而导致整体稻飞虱识别精度低、速度慢的问题,提出了一种基于字典学习和SSD的不完整......
在由分布式光纤传感器构成光纤周界报警系统中,针对大规模、高分辨率的光纤振动信号在采样、传输、存储和重构过程中会受到网络带......
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......
单幅图像通常不能全面准确地反映一个场景的所有信息。图像融合通过综合同一场景多幅图像之间的互补信息、消除冗余信息,来提高对......
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......
在对信号设备的故障诊断中,训练集在检测时对核密度估算不足,导致诊断方法在进行全失稀疏编码特征提取时,故障特征信号不明显,容易......
针对供水管道泄漏振动信号在分析型字典下进行压缩感知时,信号的重构均方误差较大和不能保留信号中重要泄漏信息的问题,提出了基于......
文章提出一种基于小字典训练和过完备稀疏表示的语音增强算法。该算法通过构造过完备的小字典并使用带噪语音的幅度谱对其进行训练......
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......
提出一种基于过完备字典稀疏表示的云图超分辨率算法。首先,联合训练针对低分辨率与高分辨率云图块的两个字典Dl和Dh,保证对应的低......
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......
为了更好地满足嫦娥探月工程二期中月球车导航和探测规划任务对图像数据的要求,提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法,利......
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......
数字调制信号识别是认知无线电研究的一个热点，不同于传统的识别方法需要根据不同的信号类型研究不同的特征提取方法。本文利用压缩......
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......
基于过完备字典的稀疏表示算法能够刻画图像的内在结构和先验属性，实现图像的最优逼近，目前在图像恢复中被广泛应用.但是，为获得精度......
传统的时延估计方法受瑞利限限制,一些基于子空间的方法可以达到高分辨或超分辨,然而,子空间方法需要处理的数据量大,计算复杂度高......
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,......
高分辨距离像目标识别算法很多,但利用高分辨距离像（HRRP）稀疏特点进行识别的方法却不多。为此,提出一种基于结构划分过完备字典完成......
在使用高分辨距离像开展目标识别时,传统方法很少利用样本的稀疏性。为了克服此类识别所面临的繁琐的分析难题,简化识别过程,稀疏......
为实现油井动液面声波信号的有效去噪，获得清晰的反射波信号，本文根据过完备字典的稀疏分解理论，利用KSVD算法对动液面样本数据进行训......
针对高空间分辨率遥感影像的特征提取问题,提出一种基于稀疏表示的提取方法。通过学习,从大量的自然图像中获得过完备字典,对其中......
针对传统基于奈奎斯特采样定理的采集系统采样振动信号时会产生大量的数据,给存储、传输和处理带来困难的问题,提出了一种基于过完......
