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1.
《赣南师范学院学报》2019,(3):20-23
带稀疏约束的优化模型常用于主成分分析和压缩感知等领域.随着张量研究的推进,高阶主成分分析和高阶压缩感知也被提出并取得一些研究成果.本文提出一个带稀疏约束的张量Z-特征向量求解的数学问题,并设计算法进行求解. 相似文献
2.
稀疏长时延水声信道的压缩感知估计(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于压缩感知框架下的长时延水声信道估计算法.用传统的自适应算法如最小二乘(LS)算法处理典型的长时延水声信道的估计问题时,会导致其收敛速率下降,即跟踪能力有限,而使用时延多普勒函数则加大了计算量和复杂度.通过训练序列构建一个Toeplitz矩阵作为测量矩阵,将长时延信道估计问题转为压缩感知问题,并利用信道的稀疏结构特性进行稀疏估计.与传统的l1范数或基于指数形式的近似l0范数稀疏恢复策略不同,所提出的是一种新的似l0范数稀算法(简称AL0),该算法通过融合最陡梯度和迭代投影寻优进行求解.仿真与海试数据结果验证了所提算法的优越性. 相似文献
3.
提出了一种基于四元数域总变差方法的彩色图像压缩感知重建算法,该算法可有效提高彩色图像的重建能力.首先,将彩色图像从RGB空间转换到CMYK空间,并将CMYK空间的各个分量赋值给一个四元数矩阵.同时通过四元数的欧拉形式,将四元数矩阵转换为幅度和相位的信息.然后,为了完善重建的结果,将四元数矩阵的幅度和相位作为压缩感知优化方程新的平滑约束项.最后,用基于梯度的迭代算法来求解压缩感知优化方程.实验结果表明,所提出的算法考虑了幅度和相位的信息,比现有的将彩色图像的3个分量当作独立分量的算法效果好. 相似文献
4.
压缩感知是信号处理领域的新理论,用于目标跟踪算法时可在大量底层特征中提取出少量重要信息,减少计算量,提高算法速度。传统的基于压缩感知的跟踪算法,为了保证算法速度,对压缩后的特征简单建模,准确性还有待提高。提出一种基于协方差矩阵的压缩感知跟踪算法,先利用压缩感知原理获取压缩后的Haar特征,再利用协方差矩阵融合Haar特征区域内的底层多维特征,以此构建目标模型,并通过搜索当前目标区域的邻域,利用流形空间上的距离度量算法匹配最佳目标,从而提高算法准确性。 相似文献
5.
《淮北师范大学学报》2017,(4):44-48
压缩感知理论作为一种新的信息压缩与采样理论,广泛用于各种信号的压缩与采样.提出一种低相关压缩感知稀疏表示基学习算法,用于实现稀疏投影下的自适应稀疏表示基设计,从而有效提高在稀疏采样压缩情况下的压缩感知数据信号的恢复性能.实验结果表明本文提出的方法可以有效提高数据恢复性能. 相似文献
6.
为解决传统电能质量信号在采样时面临的采样率高,采样资源浪费和硬件成本高的问题,压缩感知理论被引入到电能质量信号的采样与重构过程。信号的稀疏表示是压缩感知理论中的关键问题,一般选择正交基作为压缩感知中的稀疏变换基。基于多重扰动的电能质量信号,本文提出了基于不同干扰的电能质量模型来选择不同的信号稀疏变换基的压缩感知重构算法。实验证明与整个信号采用单一DCT变换基或FFT变换基的压缩感知重构算法相比,本文提出的方法具有更好的信号重构性能。 相似文献
7.
提出了一种通过求解L1范数最小化问题来重建四元数信号的算法,并且同时考虑了有噪声和没有噪声2种应用场景.该算法首先将四元数域的L1范数最小化问题转化为实数域的二次锥规划问题,然后通过工具包如SeDuMi来解决这个二次锥规划问题.为了验证所提出算法的正确性和有效性,进行了相关的数值试验.试验结果表明:在没有噪声的情况下,在某些实际可接受的条件下原始信号的精确重建是可以实现的;在有噪声的情况下,所提出的算法对于测量中的加性噪声具有鲁棒性.该算法可以被应用于四元数域基于压缩感知理论的信号重建中. 相似文献
8.
提出基于NTSS和压缩感知的人脸跟踪算法,采用不同的搜索半径和步长双重采样,运用NTSS搜索方法作为目标的检测方法。通过国际标准的人脸数据库AFW和MALF视频序列进行算法的测试,并使用中心距离均值算法对压缩感知算法和基于NTSS压缩感知的人脸跟踪算法进行比对,得出基于NTSS和压缩感知的人脸跟踪算法最大可降低59. 01%的误差;此外NTSS压缩感知人脸跟踪算法在人脸发生遮挡再跟踪、人脸几何变换和在暗光条件下具有较好的鲁棒性。 相似文献
9.
本文通过分析和比较粒子群和人工鱼群算法的优点和缺点,提出了一种新的混合优化算法,并用此算法求解无约束优化问题,实际仿真数值结果表明,新算法的收敛精度和收敛速度都明显优于粒子群和鱼群算法,且亦然符合动物的自然规律,是一种很高效的优化算法． 相似文献
10.
本文提出了以分块压缩存储形式直接求解拟块三角方程组的分块追赶法及其并行计算方案,本算法计算精度高、速度快、并行性好可求解问题规模大,是直接求解此类问题的一个有效算法. 相似文献