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加窗截取改善信号非稀疏表达的稀疏性
被引量：
1
1
作者
杨初平
蔡汶曦
翁嘉文
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2015年第3期134-140,共7页
为了把压缩传感技术应用到变换域非稀疏信号中,提出了一种能够改善信号非稀疏表达稀疏性的新方法。该方法采用可移动窗口函数把信号在变换域中的非稀疏表达截取成多个窗截表达,只要控制每个窗口函数宽度远小于信号的长度,则每个窗截表...
为了把压缩传感技术应用到变换域非稀疏信号中,提出了一种能够改善信号非稀疏表达稀疏性的新方法。该方法采用可移动窗口函数把信号在变换域中的非稀疏表达截取成多个窗截表达,只要控制每个窗口函数宽度远小于信号的长度,则每个窗截表达具有较好的稀疏性。通过稀疏的窗截表达实现对非稀疏表达的压缩传感。结合高斯和矩形窗口函数给出了详细的理论分析,无噪和加噪信号的实验结果证明了该方法的有效性。
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关键词
图像处理
压缩传感
非
稀疏
表达
窗截
表达
稀疏
性
信号重建
原文传递
基于随机矩阵的高光谱影像非负稀疏表达分类
被引量：
4
2
作者
孙伟伟
刘春
+1 位作者
施蓓琦
李巍岳
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第8期1274-1280,共7页
考虑到常规的高光谱影像稀疏表达分类模型的不足,提出随机矩阵-非负稀疏表达分类模型来提高高光谱影像的分类精度.通过引入随机矩阵来改善传统稀疏表达分类模型中测量矩阵以更好满足限制等距特性条件,同时限定系数向量的非负性以提高重...
考虑到常规的高光谱影像稀疏表达分类模型的不足,提出随机矩阵-非负稀疏表达分类模型来提高高光谱影像的分类精度.通过引入随机矩阵来改善传统稀疏表达分类模型中测量矩阵以更好满足限制等距特性条件,同时限定系数向量的非负性以提高重构系数的可解释性.基于两个不同的高光谱数据集,对随机矩阵-非负稀疏表达分类模型采用三种方法进行系数重构,并对比常规稀疏表达分类模型的分类结果.实验证明,所提的模型能够明显提高常规稀疏表达分类模型的分类结果.同时,随机矩阵的投影维数对分类精度的影响研究实验表明,较大的投影维数能够保证该模型用以提高高光谱影像的分类精度.
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关键词
高光谱影像分类
非
负
稀疏
表达
随机矩阵
压缩感知
下载PDF
职称材料
题名
加窗截取改善信号非稀疏表达的稀疏性
被引量：
1
1
作者
杨初平
蔡汶曦
翁嘉文
机构
华南农业大学物理系
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2015年第3期134-140,共7页
基金
国家自然科学基金(61307011)
广东省自然科学基金(9151064201000035)
文摘
为了把压缩传感技术应用到变换域非稀疏信号中,提出了一种能够改善信号非稀疏表达稀疏性的新方法。该方法采用可移动窗口函数把信号在变换域中的非稀疏表达截取成多个窗截表达,只要控制每个窗口函数宽度远小于信号的长度,则每个窗截表达具有较好的稀疏性。通过稀疏的窗截表达实现对非稀疏表达的压缩传感。结合高斯和矩形窗口函数给出了详细的理论分析,无噪和加噪信号的实验结果证明了该方法的有效性。
关键词
图像处理
压缩传感
非
稀疏
表达
窗截
表达
稀疏
性
信号重建
Keywords
image processing
compressed sensing
non-sparse representation
window-cuttingrepresentation
sparsity
signal reconstruction
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
基于随机矩阵的高光谱影像非负稀疏表达分类
被引量：
4
2
作者
孙伟伟
刘春
施蓓琦
李巍岳
机构
同济大学测绘与地理信息学院
现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第8期1274-1280,共7页
基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划(2012CB957702)
教育部留学回国人员科研启动基金
文摘
考虑到常规的高光谱影像稀疏表达分类模型的不足,提出随机矩阵-非负稀疏表达分类模型来提高高光谱影像的分类精度.通过引入随机矩阵来改善传统稀疏表达分类模型中测量矩阵以更好满足限制等距特性条件,同时限定系数向量的非负性以提高重构系数的可解释性.基于两个不同的高光谱数据集,对随机矩阵-非负稀疏表达分类模型采用三种方法进行系数重构,并对比常规稀疏表达分类模型的分类结果.实验证明,所提的模型能够明显提高常规稀疏表达分类模型的分类结果.同时,随机矩阵的投影维数对分类精度的影响研究实验表明,较大的投影维数能够保证该模型用以提高高光谱影像的分类精度.
关键词
高光谱影像分类
非
负
稀疏
表达
随机矩阵
压缩感知
Keywords
hyperspectral image classification
nonnegative sparse representation
random matrix
compressive sensing
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
加窗截取改善信号非稀疏表达的稀疏性
杨初平
蔡汶曦
翁嘉文
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2015
1
原文传递
2
基于随机矩阵的高光谱影像非负稀疏表达分类
孙伟伟
刘春
施蓓琦
李巍岳
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
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职称材料
已选择
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