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利用概率结构稀疏模型实现信号重构的新算法
被引量：
1
1
作者
何宜宝
毕笃彦
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期194-200,共7页
为更好地描述信号的结构稀疏性,构造了一种概率结构稀疏模型,并用于压缩感知信号重构问题.在对结构稀疏模型分析的基础上,不直接对信号的结构稀疏性进行描述,而是利用玻耳兹曼分布对其支撑的结构稀疏性进行先验描述,然后基于贝叶斯压缩...
为更好地描述信号的结构稀疏性,构造了一种概率结构稀疏模型,并用于压缩感知信号重构问题.在对结构稀疏模型分析的基础上,不直接对信号的结构稀疏性进行描述,而是利用玻耳兹曼分布对其支撑的结构稀疏性进行先验描述,然后基于贝叶斯压缩感知理论,通过该先验分布和观测过程的高斯似然性,由观测值和观测矩阵求解信号支撑的最大后验估计,最后由信号支撑求解原信号.实验结果表明,对于已知信号支撑的稀疏信号,该方法重构性能明显优于BP和OMP法;对于一般的稀疏高斯随机信号,在高观测噪声水平和低重构误差容限条件下,其重构性能具有较大优势.
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关键词
压缩感知
结构
稀疏
模型
信号支撑
玻耳兹曼分布
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职称材料
结构稀疏模型
被引量：
5
2
作者
刘建伟
崔立鹏
罗雄麟
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第6期1309-1337,共29页
由于生物信息学、心理学诊断、计算语言与语音学、计算机视觉、门户网站、电子商务、移动互联网、物联网中处理高维和超高维数据的需求不断涌现,迫切需要研究具有变量选择和特征降维功能的回归和分类模型,所以以Lasso、自适应Lasso和ela...
由于生物信息学、心理学诊断、计算语言与语音学、计算机视觉、门户网站、电子商务、移动互联网、物联网中处理高维和超高维数据的需求不断涌现,迫切需要研究具有变量选择和特征降维功能的回归和分类模型,所以以Lasso、自适应Lasso和elastic net等为代表的稀疏模型近年来在机器学习领域中非常流行.然而,这些稀疏模型没有考虑变量中存在的组结构、重叠组结构、双层稀疏结构、多层稀疏结构、树结构和图结构等结构化信息.结构稀疏模型考虑了这些结构先验信息,改善了模型对特征选择的结果和稀疏模型在相应结构稀疏化数据背景下的统计特性.结构稀疏化模型是当前稀疏学习领域的研究方向,近几年来涌现出很多研究成果,文中对主流的结构稀疏模型,如组结构稀疏模型、结构稀疏字典学习、双层结构稀疏模型、树结构稀疏模型和图结构稀疏模型进行了总结,对结构稀疏模型目标函数中包含非可微、非凸和不可分离变量的结构稀疏模型目标函数近似转换为可微、凸和可分离变量的近似目标函数的技术如控制-受控不等式(Majority-Minority,MM),Nesterov双目标函数近似方法,一阶泰勒展开和二阶泰勒展开技术,对求解结构稀疏化模型近似目标函数的优化算法如最小角回归算法、组最小角回归算法(Group Least Angle Regression,Group LARS)、块坐标下降算法(block coordinate descent algorithm)、分块坐标梯度下降算法(block coordinate gradient descent algorithm)、局部坐标下降算法(local coordinate descent algorithm)、谱投影梯度法(Spectral Projected Gradient algorithm)、主动集算法(active set algrithm)和交替方向乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)进行了比较分析,并且对结构稀疏模型未来的研究方向进行了探讨.
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关键词
稀疏
化
模型
结构
稀疏
化
模型
组
结构
稀疏
模型
多层
稀疏
结构
模型
树
结构
稀疏
化
模型
图
结构
稀疏
化
模型
结构
稀疏
字典
结构
稀疏
码
人工智能
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职称材料
基于结构化稀疏模型的压缩感知重构改进算法
被引量：
1
3
作者
杨爱萍
栗改
+1 位作者
侯正信
庞茜
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第14期203-206,共4页
目前,标准的CS重构算法仅利用信号和图像在小波变换下的稀疏先验信息,而并没有利用变换系数具有的结构化特性。为了能够快速精确地重建原始信号,将结构化稀疏模型与SP算法、CoSaMP算法相结合,提出了压缩感知重构的改进算法。另外,将基...
目前,标准的CS重构算法仅利用信号和图像在小波变换下的稀疏先验信息,而并没有利用变换系数具有的结构化特性。为了能够快速精确地重建原始信号,将结构化稀疏模型与SP算法、CoSaMP算法相结合,提出了压缩感知重构的改进算法。另外,将基于双树复小波变换的系数结构模型融入上述算法,进一步提高重构性能。实验结果表明,所提出的算法可获得更高的图像重建质量。
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关键词
压缩感知
结构
化
稀疏
模型
双树复小波变换
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职称材料
题名
利用概率结构稀疏模型实现信号重构的新算法
被引量：
1
1
作者
何宜宝
毕笃彦
机构
空军工程大学工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期194-200,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61175029)
国家部委科技重点实验室基金资助项目(9140c610301080c6106
+1 种基金
9140c6001070801)
航空科学基金资助项目(20115896022)
文摘
为更好地描述信号的结构稀疏性,构造了一种概率结构稀疏模型,并用于压缩感知信号重构问题.在对结构稀疏模型分析的基础上,不直接对信号的结构稀疏性进行描述,而是利用玻耳兹曼分布对其支撑的结构稀疏性进行先验描述,然后基于贝叶斯压缩感知理论,通过该先验分布和观测过程的高斯似然性,由观测值和观测矩阵求解信号支撑的最大后验估计,最后由信号支撑求解原信号.实验结果表明,对于已知信号支撑的稀疏信号,该方法重构性能明显优于BP和OMP法;对于一般的稀疏高斯随机信号,在高观测噪声水平和低重构误差容限条件下,其重构性能具有较大优势.
关键词
压缩感知
结构
稀疏
模型
信号支撑
玻耳兹曼分布
Keywords
compressive sensing
structured sparse model
signal support
Boltzmann distribution
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
结构稀疏模型
被引量：
5
2
作者
刘建伟
崔立鹏
罗雄麟
机构
中国石油大学(北京)自动化系
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第6期1309-1337,共29页
基金
supported by the Basic Scientific Research Foundation of China University of Petroleum(JCXK-2011-07)
文摘
由于生物信息学、心理学诊断、计算语言与语音学、计算机视觉、门户网站、电子商务、移动互联网、物联网中处理高维和超高维数据的需求不断涌现,迫切需要研究具有变量选择和特征降维功能的回归和分类模型,所以以Lasso、自适应Lasso和elastic net等为代表的稀疏模型近年来在机器学习领域中非常流行.然而,这些稀疏模型没有考虑变量中存在的组结构、重叠组结构、双层稀疏结构、多层稀疏结构、树结构和图结构等结构化信息.结构稀疏模型考虑了这些结构先验信息,改善了模型对特征选择的结果和稀疏模型在相应结构稀疏化数据背景下的统计特性.结构稀疏化模型是当前稀疏学习领域的研究方向,近几年来涌现出很多研究成果,文中对主流的结构稀疏模型,如组结构稀疏模型、结构稀疏字典学习、双层结构稀疏模型、树结构稀疏模型和图结构稀疏模型进行了总结,对结构稀疏模型目标函数中包含非可微、非凸和不可分离变量的结构稀疏模型目标函数近似转换为可微、凸和可分离变量的近似目标函数的技术如控制-受控不等式(Majority-Minority,MM),Nesterov双目标函数近似方法,一阶泰勒展开和二阶泰勒展开技术,对求解结构稀疏化模型近似目标函数的优化算法如最小角回归算法、组最小角回归算法(Group Least Angle Regression,Group LARS)、块坐标下降算法(block coordinate descent algorithm)、分块坐标梯度下降算法(block coordinate gradient descent algorithm)、局部坐标下降算法(local coordinate descent algorithm)、谱投影梯度法(Spectral Projected Gradient algorithm)、主动集算法(active set algrithm)和交替方向乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)进行了比较分析,并且对结构稀疏模型未来的研究方向进行了探讨.
关键词
稀疏
化
模型
结构
稀疏
化
模型
组
结构
稀疏
模型
多层
稀疏
结构
模型
树
结构
稀疏
化
模型
图
结构
稀疏
化
模型
结构
稀疏
字典
结构
稀疏
码
人工智能
Keywords
sparsity model
structured sparsity model
group structure sparsity model
multi-layer Sparse structure model
tree structure sparse model
graph structure sparse model
structured sparse dictionary learning
structured sparse coding
artificial intelligence
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于结构化稀疏模型的压缩感知重构改进算法
被引量：
1
3
作者
杨爱萍
栗改
侯正信
庞茜
机构
天津大学电子信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第14期203-206,共4页
基金
国家自然科学基金(No.61002027)
文摘
目前,标准的CS重构算法仅利用信号和图像在小波变换下的稀疏先验信息,而并没有利用变换系数具有的结构化特性。为了能够快速精确地重建原始信号,将结构化稀疏模型与SP算法、CoSaMP算法相结合,提出了压缩感知重构的改进算法。另外,将基于双树复小波变换的系数结构模型融入上述算法,进一步提高重构性能。实验结果表明,所提出的算法可获得更高的图像重建质量。
关键词
压缩感知
结构
化
稀疏
模型
双树复小波变换
Keywords
Compressed Sensing（CS）
structured sparse model
dual-tree complex wavelet transform
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用概率结构稀疏模型实现信号重构的新算法
何宜宝
毕笃彦
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
下载PDF
职称材料
2
结构稀疏模型
刘建伟
崔立鹏
罗雄麟
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
5
下载PDF
职称材料
3
基于结构化稀疏模型的压缩感知重构改进算法
杨爱萍
栗改
侯正信
庞茜
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
1
下载PDF
职称材料
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