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题名依据列相关性优化高斯测量矩阵
被引量：6
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作者
边胜琴
徐正光
张利欣
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机构
北京科技大学自动化学院
北京科技大学计算机与通信工程学院
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出处
《计算机测量与控制》
2017年第11期141-145,共5页
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文摘
为了提高信号重建的精度以及稀疏度适用范围,提出了一种新的测量矩阵优化方法,减小测量矩阵和稀疏变换矩阵的相关性;首先,由测量矩阵和稀疏变换矩阵的乘积构造Gram矩阵;根据Gram矩阵的维数,计算互相关函数的下确界即Welch界;其次,由Welch界确定阈值,收缩Gram矩阵中大于阈值的非对角元;然后,由新得的Gram矩阵和稀疏变换矩阵反解出测量矩阵,迭代更新,从而达到减小相关性,优化测量矩阵的目的;实验结果表明:依据Welch界优化测量矩阵,能快速降低压缩感知矩阵相关性的最大值,提高OMP算法的性能,例如在误差率为10-0.9时,原高斯随机矩阵需要23个观测值,算法优化后只需16个观测值,相对于Elad、Zhao等观测矩阵优化方法,文中提出的算法具有更小的重构误差,性能和稳定性也略有提升。
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关键词
压缩感知
测量矩阵
互相关系数
信号重构
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Keywords
compressive sensing （CS）
projection matrix
mutual coherence
signal reconstruction
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分类号
TP911.71
[自动化与计算机技术]
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题名基于模糊熵高斯聚类的弱点状动目标跟踪技术
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作者
王新滨
艾斯卡尔.艾木都拉
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第11期50-51,64,共3页
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基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60507005)
新疆维吾尔自治区教育厅高校科研计划科学研究重点资助项目(No.XJEDU2005I04)
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文摘
研究了一种基于最大模糊熵高斯聚类的实时图像目标跟踪算法:在目标初始信息(位置、速度)已知的情况下,应用最大模糊熵高斯聚类的方法进行跟踪窗内测量点融合,将融合后的点输入到Kalman滤波器中进行预测目标点下一个状态的位置,在预测位置继续开一个跟踪窗进行检测、融合,直至所有图像都被跟踪完为止。理论及实验结果表明,在序列图像情况下该算法能够在保持跟踪实时性的同时,提供较高的跟踪精度。
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关键词
点目标
序列图像
最大模糊熵高斯聚类
跟踪
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Keywords
dim point target
image sequences
maximum fuzzy entropy Gaussian clustering
tracking
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分类号
TP911.71
[自动化与计算机技术]
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题名基于HHT技术的复合材料结构损伤定位研究
被引量：8
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作者
常鸣
袁慎芳
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机构
南京航空航天大学智能材料与结构重点实验室
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出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期144-148,150,共6页
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基金
国家自然科学基金(90305005
50135030)航空支撑基金(04A52002)
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文摘
Hilbert-Huang Transform(HHT)是一种新型的信号处理方法,主要适用于非线性、非平稳信号的分析,其应用已经越来越广泛。现将此方法应用在复合材料板的一维损伤定位实验中。在复合材料板损伤前和损伤后各采集一组信号,对其进行HHT分析。对比分析结果——二者的时间-振幅与时间-频率分布,在图中读出差异,从而定位出损伤的位置。实验结果显示,应用HHT技术可以较好的进行复合材料板上的一维损伤定位。
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关键词
HHT
信号处理
损伤定位
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Keywords
HHT
EMD
Data analysis
Locating an anomaly
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分类号
TP911.71
[自动化与计算机技术]
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