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广义正交匹配追踪电能质量信号重构方法 被引量：12
1
作者 刘国海 丁灵卫 +1 位作者 沈跃 李光武 《电测与仪表》 北大核心 2019年第10期69-74,共6页
针对基于压缩感知的暂态电能质量数据信号恢复效果不佳的问题,提出了基于离散小波稀疏基的广义正交匹配追踪(gOMP)电能质量信号重构方法。当暂态信号出现时,基于离散小波变换的稀疏矩阵可以捕获波形细节。在重构过程中,与OMP相比由于选... 针对基于压缩感知的暂态电能质量数据信号恢复效果不佳的问题,提出了基于离散小波稀疏基的广义正交匹配追踪(gOMP)电能质量信号重构方法。当暂态信号出现时,基于离散小波变换的稀疏矩阵可以捕获波形细节。在重构过程中,与OMP相比由于选择了多个正确的索引而不需要附加后续操作,gOMP算法的迭代次数要少得多,而且gOMP可以完好地重建K稀疏电能质量信号。gOMP具有快速处理速度和相当优异的计算复杂性,在电能质量信号重构上具有良好的恢复性能。经过一系列的实验,暂态和稳态电能质量信号都得到了精确的重构,且重构精度大于99. 76%,重构所需时间明显缩短。 展开更多
关键词 电能质量 压缩感知 稀疏表示 广义正交匹配追踪 离散小波
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字典学习的K-SVD算法分析 被引量：2
2
作者 牛秀秀 华敏杰 +1 位作者 狄燕飞 相鹏 《中国传媒大学学报（自然科学版）》 2017年第1期47-50,共4页
分析了字典学习的K-SVD算法,通过引入K-Means计算方法,将K-Means方法推广到用于字典学习的K-SVD计算方法中;分析和描述了K-SVD计算过程,指出了K-SVD方法与K-Means方法之间的关系,最后观察图像数据训练用于稀疏表示的字典。
关键词 K-Means方法 字典学习 稀疏表示 K-SVD方法
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从含噪采样重建稀疏表达的高分辨率深度图 被引量：1
3
作者 范涵奇 孔德星 +1 位作者 李晋宏 彭群生 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期260-270,共11页
为了从含有噪声和空洞的低分辨率深度图重建出高质量、高分辨率深度图,基于以下假设:高分辨率深度图可由一组过完备基来稀疏表达,低分辨率深度图是从高分辨率深度图中采样而得,提出一种基于稀疏表示的高分辨率深度图重建算法.首先通过... 为了从含有噪声和空洞的低分辨率深度图重建出高质量、高分辨率深度图,基于以下假设:高分辨率深度图可由一组过完备基来稀疏表达,低分辨率深度图是从高分辨率深度图中采样而得,提出一种基于稀疏表示的高分辨率深度图重建算法.首先通过结合低分辨率深度图和高分辨率彩图信息找出场景中深度变化平缓的各个区域;然后仅以各个区域低分辨率深度图为约束,在贝叶斯框架下求解得到最优的高维稀疏系数向量;最后将重建的各个区域进行合并,得到完整的高分辨率深度图.在Middlebury测试集上进行了实验,量化指标的综合对比结果表明,文中算法更接近真实值;在真实场景深度图的重建结果的对比中,该算法的优点体现得更为明显. 展开更多
关键词 深度图 稀疏表示 贝叶斯框架
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结合系数重用正交匹配追踪的字典学习算法 被引量：1
4
作者 刘杰平 杨朝煜 +2 位作者 陈栋 杨业长 马丽红 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期52-56,63,共6页
针对压缩感知中字典对信号稀疏表示能力不足的问题,文中提出了一种结合系数重用正交匹配追踪的自适应字典学习算法,该算法使用系数重用正交匹配追踪算法得到稀疏系数,在字典更新阶段引入上一次迭代过程的先验信息.首先对稀疏系数矩阵进... 针对压缩感知中字典对信号稀疏表示能力不足的问题,文中提出了一种结合系数重用正交匹配追踪的自适应字典学习算法,该算法使用系数重用正交匹配追踪算法得到稀疏系数,在字典更新阶段引入上一次迭代过程的先验信息.首先对稀疏系数矩阵进行奇异值分解,再分别用前一次更新的字典对左奇异矩阵和用训练信号对右奇异矩阵进行变换,然后采用变换后的左、右奇异矩阵构造新矩阵,最后利用新矩阵进行字典训练.实验结果表明,采用文中算法得到的字典对图像具有更好的稀疏表示能力,提高了重构图像的质量. 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏表示 自适应字典 字典学习
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基于压缩感知的手写汉字识别研究
5
作者 张军 张曼雪 《西安航空学院学报》 2017年第5期47-50,共4页
基于压缩感知理论,提出一种手写汉字识别的算法。该算法首先对手写汉字图像进行随机采样得到其特征,然后对其进行稀疏表示,并最小化其l1范数得到样本的稀疏解,最后利用该稀疏解的系数判别测试样本的类别。
关键词 手写文字识别 压缩感知 稀疏表示 l1范数最小化数
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基于可变网格技术的宽带DOA估计
6
作者 余鹏程 王双叠 《电子科学技术》 2015年第3期321-324,共4页
本文给出了一种基于稀疏表示和可变网格技术的宽带DOA估计方法。仿真结果表明这种方法与基于相干信号子空间思想的TCT算法的估计精度相同,但它明显提高了计算效率。
关键词 稀疏表示 可变网格技术 宽带DOA估计
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基于鲁棒主成分分析的图像放大算法
7
作者 范九伦 张小丹 +1 位作者 徐健 郭茹侠 《西安邮电大学学报》 2015年第6期37-44,共8页
给出一种采用鲁棒主成分分析去噪的图像超分辨率算法。对高分辨率训练图像进行Haar小波变换,使用鲁棒主成分分析法得到去噪后的近似子带字典和细节子带字典;将低分辨率测试图像的近似子带作为相应高分辨率测试图像的近似子带,通过细节... 给出一种采用鲁棒主成分分析去噪的图像超分辨率算法。对高分辨率训练图像进行Haar小波变换,使用鲁棒主成分分析法得到去噪后的近似子带字典和细节子带字典;将低分辨率测试图像的近似子带作为相应高分辨率测试图像的近似子带,通过细节子带字典恢复出高分辨率测试图像细节子带;通过逆Haar小波变换得到高分辨率测试图像,利用多级增强进一步提高图像的质量。实验结果显示,用所给方法得到的字典对噪声有鲁棒性,且高分辨率重建图像峰值信噪比较高。 展开更多
关键词 小波变换 字典学习 稀疏表示 鲁棒主成分分析法 超分辨率重建
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层次化分类的离线中文签名真伪鉴别方法 被引量：3
8
作者 魏佳敏 冯筠 +2 位作者 卜起荣 高原 赵妍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期112-118,共7页
为了改进中文手写签名真伪鉴别系统的性能,提出了一种混合极限学习机和稀疏表示的层次化分类方法。首先,利用极限学习机强大的泛化能力和鲁棒性,对较易识别的伪签名进行分类,如随机伪造的签名;接着,利用稀疏表示分类具有的精准描述性能... 为了改进中文手写签名真伪鉴别系统的性能,提出了一种混合极限学习机和稀疏表示的层次化分类方法。首先,利用极限学习机强大的泛化能力和鲁棒性,对较易识别的伪签名进行分类,如随机伪造的签名;接着,利用稀疏表示分类具有的精准描述性能,设计签名数据字典,对较难识别的伪签名进行分类,如熟练伪造的签名。实验结果表明,层次化分类的签名鉴别方法与前沿的两种方法相比总体准确率最高,达到了95.53%。 展开更多
关键词 签名真伪鉴别 层次化分类 极限学习机 稀疏表示分类 静态特征 伪动态特征
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基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位及幅相误差估计 被引量：1
9
作者 郑志东 张剑云 +1 位作者 宋靖 徐旭宇 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1379-1388,共10页
基于稀疏表示理论,提出一种新的双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发角度及幅相误差估计算法。利用接收数据,分别构造发射和接收协方差矩阵,并以列向量化后的发射和接收协方差矩阵为量测信号建立2个一维稀疏线性模型,构造模型求解的L2-L1... 基于稀疏表示理论,提出一种新的双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发角度及幅相误差估计算法。利用接收数据,分别构造发射和接收协方差矩阵,并以列向量化后的发射和接收协方差矩阵为量测信号建立2个一维稀疏线性模型,构造模型求解的L2-L1混合范数优化目标函数,通过交替迭代寻优获得目标角度估计和幅相误差估计,最后给出了本文算法的收敛性分析。与现有算法相比,该算法充分利用了目标发射和接收空域的稀疏特性,且能够通过对噪声功率的预估计来抑制噪声。仿真结果表明:在低信噪比(SNR)条件下,本文算法仍能够得到较好的估计精度,且对幅相误差具有一定的稳健性。 展开更多
关键词 幅相误差 双基地 MIMO雷达 多目标定位 稀疏表示 稳健性
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基于快速l1-范数稀疏表示和TGV的超分辨算法研究 被引量：1
10
作者 穆绍硕 张解放 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期26-37,共12页
针对光学相机成像分辨率低、噪声干扰严重等问题,本文提出一种能有效去噪的高精度超分辨方法-基于快速l1-范数稀疏表示和二阶广义全变分(TGV)的超分辨方法。首先利用各向异性扩散张量(ADT)作为边缘高频信息,通过快速l1-范数稀疏表示方... 针对光学相机成像分辨率低、噪声干扰严重等问题,本文提出一种能有效去噪的高精度超分辨方法-基于快速l1-范数稀疏表示和二阶广义全变分(TGV)的超分辨方法。首先利用各向异性扩散张量(ADT)作为边缘高频信息,通过快速l1-范数稀疏表示方法建立LR图像和相对应的高频信息ADT的字典集;其次将字典学习到的ADT边缘信息和TGV模型组合成新的规则项;最后利用新的规则项建立超分辨代价函数,并利用图像增强后处理方法对整幅图像进行优化。结果表明:算法对仿真数据和SO12233靶标数据具有较高的可行性和鲁棒性,能有效去除噪声等异常点,获得高质量清晰图像,同时与其他经典算法相比,所提算法超分辨的峰值信噪比和结构相似度均有所增大。 展开更多
关键词 光学相机 超分辨 二阶广义全变分 快速稀疏表示 各向异性扩散张量
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压缩感知理论及其研究进展 被引量：713
11
作者 石光明 刘丹华 +3 位作者 高大化 刘哲 林杰 王良君 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1070-1081,共12页
信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁.人们对信息的巨量需求造成了信号采样、传输和存储的巨大压力.如何缓解这种压力又能有效提取承载在信号中的有用信息是信号与信息处理中急需解决的问题之一.近年国际上出现的压缩感知理论(Compr... 信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁.人们对信息的巨量需求造成了信号采样、传输和存储的巨大压力.如何缓解这种压力又能有效提取承载在信号中的有用信息是信号与信息处理中急需解决的问题之一.近年国际上出现的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)为缓解这些压力提供了解决方法.本文综述了CS理论框架及关键技术问题,并着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展,评述了其中的公开问题,对研究中现存的难点问题进行了探讨,最后介绍了CS理论的应用领域. 展开更多
关键词 信息采样 压缩感知 稀疏表示 观测矩阵
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压缩感知回顾与展望 被引量：317
12
作者 焦李成 杨淑媛 +1 位作者 刘芳 侯彪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1651-1662,共12页
压缩感知是建立在矩阵分析、统计概率论、拓扑几何、优化与运筹学、泛函分析等基础上的一种全新的信息获取与处理的理论框架.它基于信号的可压缩性,通过低维空间、低分辨率、欠Nyquist采样数据的非相关观测来实现高维信号的感知.压缩感... 压缩感知是建立在矩阵分析、统计概率论、拓扑几何、优化与运筹学、泛函分析等基础上的一种全新的信息获取与处理的理论框架.它基于信号的可压缩性,通过低维空间、低分辨率、欠Nyquist采样数据的非相关观测来实现高维信号的感知.压缩感知不仅让我们重新审视线性问题,而且丰富了关于信号恢复的优化策略,极大的促进了数学理论和工程应用的结合.目前,压缩感知的研究正从早期的概念理解、数值仿真、原理验证、系统初步设计等阶段,转入到理论的进一步深化,以及实际系统的开发与应用阶段.本文分析了压缩感知的原理与应用,综述了压缩感知的最新进展及存在的问题,指出了进一步研究的方向. 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏表示 压缩观测 优化恢复
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压缩传感综述 被引量：205
13
作者 李树涛 魏丹 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期1369-1377,共9页
在传统采样过程中,为了避免信号失真,采样频率不得低于信号最高频率的2倍.然而对于数字图像、视频的获取,依照香农(Shannon)定理会导致海量采样数据,大大增加了存储和传输的代价.近年来,一种新兴的压缩传感理论为数据采集技术带来了革... 在传统采样过程中,为了避免信号失真,采样频率不得低于信号最高频率的2倍.然而对于数字图像、视频的获取,依照香农(Shannon)定理会导致海量采样数据,大大增加了存储和传输的代价.近年来,一种新兴的压缩传感理论为数据采集技术带来了革命性的突破,得到了研究人员的广泛关注.压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,能通过数值最优化问题准确重构原始信号.压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样,在压缩成像系统、模拟/信息转换、生物传感等领域有着广阔的应用前景.本文主要介绍了压缩传感的基本理论及相关应用,并对其研究前景进行了展望. 展开更多
关键词 压缩传感 稀疏表示 信号重构 约束等距性 压缩成像
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压缩传感理论与重构算法 被引量：121
14
作者 杨海蓉 张成 +1 位作者 丁大为 韦穗 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期142-148,共7页
压缩传感理论(Compressive Sensing,CS)以远低于Nyquist采样频率的非适应性测量和优化方法高概率重构信号.本文介绍了CS的基本理论、重构算法,包括贪婪、凸优化方法及我们提出的MBOOMP算法;同时,采用0-1组成的随机信号进行性能比较的模... 压缩传感理论(Compressive Sensing,CS)以远低于Nyquist采样频率的非适应性测量和优化方法高概率重构信号.本文介绍了CS的基本理论、重构算法,包括贪婪、凸优化方法及我们提出的MBOOMP算法;同时,采用0-1组成的随机信号进行性能比较的模拟实验,结果表明我们的算法优于传统的OMP算法. 展开更多
关键词 压缩传感 稀疏表示 信号恢复 无线传感网络 模拟-信息转换
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字典学习模型、算法及其应用研究进展 被引量：122
15
作者 练秋生 石保顺 陈书贞 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期240-260,共21页
稀疏表示模型常利用训练样本学习过完备字典,旨在获得信号的冗余稀疏表示.设计简单、高效、通用性强的字典学习算法是目前的主要研究方向之一,也是信息领域的研究热点.基于综合稀疏模型的字典学习方法已经广泛应用于图像分类、图像去噪... 稀疏表示模型常利用训练样本学习过完备字典,旨在获得信号的冗余稀疏表示.设计简单、高效、通用性强的字典学习算法是目前的主要研究方向之一,也是信息领域的研究热点.基于综合稀疏模型的字典学习方法已经广泛应用于图像分类、图像去噪、图像超分辨率和压缩成像等领域.近些年来,解析稀疏模型、盲字典模型和信息复杂度模型等新模型的出现丰富了字典学习理论,使得更广泛类型的信号能够被"简单性"描述.本文详细介绍了综合字典、解析字典、盲字典和基于信息复杂度字典学习的基本模型及其算法,阐述了字典学习的典型应用,指出了字典学习的进一步研究方向. 展开更多
关键词 字典学习 稀疏表示 综合模型 解析模型
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稀疏子空间聚类综述 被引量：79
16
作者 王卫卫 李小平 +1 位作者 冯象初 王斯琪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1373-1384,共12页
稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering,SSC)是一种基于谱聚类的数据聚类框架.高维数据通常分布于若干个低维子空间的并上,因此高维数据在适当字典下的表示具有稀疏性.稀疏子空间聚类利用高维数据的稀疏表示系数构造相似度矩阵,然... 稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering,SSC)是一种基于谱聚类的数据聚类框架.高维数据通常分布于若干个低维子空间的并上,因此高维数据在适当字典下的表示具有稀疏性.稀疏子空间聚类利用高维数据的稀疏表示系数构造相似度矩阵,然后利用谱聚类方法得到数据的子空间聚类结果.其核心是设计能够揭示高维数据真实子空间结构的表示模型,使得到的表示系数及由此构造的相似度矩阵有助于精确的子空间聚类.稀疏子空间聚类在机器学习、计算机视觉、图像处理和模式识别等领域已经得到了广泛的研究和应用,但仍有很大的发展空间.本文对已有稀疏子空间聚类方法的模型、算法和应用等方面进行详细阐述,并分析存在的不足,指出进一步研究的方向. 展开更多
关键词 高维数据 子空间聚类 稀疏表示 低秩表示
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基于稀疏表示及光谱信息的高光谱遥感图像分类 被引量：73
17
作者 宋相法 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期268-272,共5页
该文结合稀疏表示及光谱信息提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。首先提出利用高光谱遥感图像数据集构造学习字典,然后根据学习字典计算每个像元的稀疏系数,从而获得像元的稀疏表示特征,最后根据稀疏表示特征和光谱信息分别构造随... 该文结合稀疏表示及光谱信息提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。首先提出利用高光谱遥感图像数据集构造学习字典,然后根据学习字典计算每个像元的稀疏系数,从而获得像元的稀疏表示特征,最后根据稀疏表示特征和光谱信息分别构造随机森林,通过投票机制得到最终的分类结果。在AVIRIS高光谱遥感图像上的实验结果表明:该文所提方法能够提高分类效果,且其分类总精度和Kappa系数要高于光谱信息和稀疏表示特征方法。 展开更多
关键词 图像处理 高光谱遥感图像 稀疏表示 分类 随机森林
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用于压缩感知信号重建的正则化自适应匹配追踪算法 被引量：70
18
作者 刘亚新 赵瑞珍 +1 位作者 胡绍海 姜春晖 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2713-2717,共5页
压缩感知理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新的信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号值就可实现稀疏或可压缩信号的精确重建。该文在研究和总结已有重建算法的基础上,提出了一种新的基于正则化的自适应匹配追踪算... 压缩感知理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新的信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号值就可实现稀疏或可压缩信号的精确重建。该文在研究和总结已有重建算法的基础上,提出了一种新的基于正则化的自适应匹配追踪算法(Regularized Adaptive Matching Pursuit,RAMP)用于压缩感知信号的重建。该算法可在信号稀疏度未知的情况下,通过自适应过程自动调节候选集原子的个数,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现了信号的精确重建。实验结果表明,在相同测试条件下,该算法的重建效果无论从主观视觉上还是客观数据上均优于其它同类方法。 展开更多
关键词 信号处理 压缩感知 稀疏表示 重建算法 匹配追踪
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压缩感知及其图像处理应用研究进展与展望 被引量：73
19
作者 任越美 张艳宁 李映 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1563-1575,共13页
压缩感知理论(Compressed sensing,CS)通过少量的线性测量值感知信号的原始结构,并通过求解最优化问题精确地重构原信号.该理论减少了数字图像及视频获取时的存储及传输代价,也为后续的图像处理及识别的研究提供了新的契机,促进了理论... 压缩感知理论(Compressed sensing,CS)通过少量的线性测量值感知信号的原始结构,并通过求解最优化问题精确地重构原信号.该理论减少了数字图像及视频获取时的存储及传输代价,也为后续的图像处理及识别的研究提供了新的契机,促进了理论和工程应用的结合.阐述了CS的基本原理,综述了其关键技术稀疏变换、观测矩阵设计、重构算法的一系列最新理论成果和发展,深入分析和比较了CS理论应用到图像处理领域的研究和发展状况,总结了其中存在的问题,并对未来的应用前景进行了展望. 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏表示 观测矩阵 重构算法 图像处理
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脊波理论:从脊波变换到Curvelet变换 被引量：40
20
作者 焦李成 谭山 刘芳 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2005年第5期761-773,共13页
本文旨较系统地评述继小波理论后,新近发展起来的具有变革意义的脊波理论的发展沿革、研究现状、应用前景和存在的问题。在信号处理、数据压缩、模式识别、统计估值等领域,获得对某些函数类的高的非线性逼近能力是至关重要的。由一维小... 本文旨较系统地评述继小波理论后,新近发展起来的具有变革意义的脊波理论的发展沿革、研究现状、应用前景和存在的问题。在信号处理、数据压缩、模式识别、统计估值等领域,获得对某些函数类的高的非线性逼近能力是至关重要的。由一维小波张成的二维小波虽然能有效表示含“点奇异”的二维函数,但对于含“线奇异”的二维函数,却不能获得最优的甚至哪怕是“近似最优”的非线性逼近阶。Candes提出的脊波变换巧妙地将二维函数中的“直线奇异”转化为“点奇异”,再用小波进行处理,能获得对含“直线奇异”的二维或高维函数最优的非线性逼近阶。正交脊波,则延续了脊波变换将“直线奇异”转化为“点奇异”进行处理的思想,并且构成一组L2(R2)上的标准正交基。单尺度脊波和Curvelet变换由脊波变换发展而来,分别利用了函数局部化和频带剖分的思想,将脊波理论发展到了一个更高的阶段,这两种变换都能“近似最优”的表示直线和曲线奇异,因而具有更好的应用前景。 展开更多
关键词 稀疏表示 最优基 脊波 CURVELET 图像去噪 非参数估计
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