为了从含噪声的测量矢量中重构原始信号,研究了稀疏补分析模型下近似最优子空间追踪信号重构算法.针对直接采用稀疏综合模型下子空间追踪过程非最速梯度下降和信号重构概率不高的缺点,根据稀疏补分析模型下不同类型分析字典的结构特点...为了从含噪声的测量矢量中重构原始信号,研究了稀疏补分析模型下近似最优子空间追踪信号重构算法.针对直接采用稀疏综合模型下子空间追踪过程非最速梯度下降和信号重构概率不高的缺点,根据稀疏补分析模型下不同类型分析字典的结构特点来设计近似目标优化函数;改进了迭代追踪过程;优化了稀疏补取值方法;提出并实现了基于稀疏补分析模型的近似最优分析子空间追踪算法.仿真实验证明,当稀疏补运算符分别采用随机紧支框架和二维全变分矩阵时,算法的完全重构信号概率均明显高于ASP、AHTP、AIHT、AL1、GAP算法的完全重构信号概率;对于含高斯噪声的输入信号,算法的重构信号综合平均PSNR比相应的ASP、AHTP、AIHT算法分别提高了0.8d B、1.38d B、3.13 d B,但比GAP和AL1算法降低了0.32 d B和0.6d B.算法的完全重构概率与综合重构性能有了明显提高,收敛充分条件得到进一步简化.展开更多
沛县北部因采煤导致地形、地貌和地类变化,直接影响了整个区域的生态安全,因此需要在区域生态安全状况评价的基础上构建生态安全格局。该研究以沛县北部地区为研究对象,选取高程、坡度、土地覆盖类型、植被覆盖、距水体的距离、距道路...沛县北部因采煤导致地形、地貌和地类变化,直接影响了整个区域的生态安全,因此需要在区域生态安全状况评价的基础上构建生态安全格局。该研究以沛县北部地区为研究对象,选取高程、坡度、土地覆盖类型、植被覆盖、距水体的距离、距道路的距离、距矿点的距离、距居民点的距离8个指标,采用空间主成分分析法(SPCA)评价研究区生态安全状况,并利用最小累积阻力模型(MCR)建立生态阻力面,借助GIS空间分析技术提取生态廊道和生态节点,从而构建研究区的生态安全格局。结果表明研究区生态安全水平不高,中度安全水平的面积为447.53 km 2,占研究区总面积的44.53%;较低安全水平的面积为344.58 km 2,占研究区总面积的34.28%;识别的31条潜在生态廊道、31个一类生态节点和20个二类生态节点与生态源地一起构成了研究区的生态安全格局,为沛县北部的生态规划和生态可持续发展提供了有效参考。展开更多
GPCA(Generalized Principal Component Analysis)是近几年提出的一种数据聚类和降维方法,它通过将样本聚类为不同的子空间得到样本的低维表达.GPCA方法已经被应用于图像分割、图像聚类等问题.原有的GPCA算法具有指数计算复杂度,很难应...GPCA(Generalized Principal Component Analysis)是近几年提出的一种数据聚类和降维方法,它通过将样本聚类为不同的子空间得到样本的低维表达.GPCA方法已经被应用于图像分割、图像聚类等问题.原有的GPCA算法具有指数计算复杂度,很难应用于高维数据的实际处理.文中针对此问题,提出了基于子空间搜索的SGPCA算法,将聚类问题分解为单个平面的单个垂直向量的搜索问题,对不同子空间分别搜索,从而实现多项式复杂度算法.实验表明,新方法不仅计算复杂度低,而且对噪声的鲁棒性也更强.展开更多
文摘为了从含噪声的测量矢量中重构原始信号,研究了稀疏补分析模型下近似最优子空间追踪信号重构算法.针对直接采用稀疏综合模型下子空间追踪过程非最速梯度下降和信号重构概率不高的缺点,根据稀疏补分析模型下不同类型分析字典的结构特点来设计近似目标优化函数;改进了迭代追踪过程;优化了稀疏补取值方法;提出并实现了基于稀疏补分析模型的近似最优分析子空间追踪算法.仿真实验证明,当稀疏补运算符分别采用随机紧支框架和二维全变分矩阵时,算法的完全重构信号概率均明显高于ASP、AHTP、AIHT、AL1、GAP算法的完全重构信号概率;对于含高斯噪声的输入信号,算法的重构信号综合平均PSNR比相应的ASP、AHTP、AIHT算法分别提高了0.8d B、1.38d B、3.13 d B,但比GAP和AL1算法降低了0.32 d B和0.6d B.算法的完全重构概率与综合重构性能有了明显提高,收敛充分条件得到进一步简化.
文摘沛县北部因采煤导致地形、地貌和地类变化,直接影响了整个区域的生态安全,因此需要在区域生态安全状况评价的基础上构建生态安全格局。该研究以沛县北部地区为研究对象,选取高程、坡度、土地覆盖类型、植被覆盖、距水体的距离、距道路的距离、距矿点的距离、距居民点的距离8个指标,采用空间主成分分析法(SPCA)评价研究区生态安全状况,并利用最小累积阻力模型(MCR)建立生态阻力面,借助GIS空间分析技术提取生态廊道和生态节点,从而构建研究区的生态安全格局。结果表明研究区生态安全水平不高,中度安全水平的面积为447.53 km 2,占研究区总面积的44.53%;较低安全水平的面积为344.58 km 2,占研究区总面积的34.28%;识别的31条潜在生态廊道、31个一类生态节点和20个二类生态节点与生态源地一起构成了研究区的生态安全格局,为沛县北部的生态规划和生态可持续发展提供了有效参考。
文摘GPCA(Generalized Principal Component Analysis)是近几年提出的一种数据聚类和降维方法,它通过将样本聚类为不同的子空间得到样本的低维表达.GPCA方法已经被应用于图像分割、图像聚类等问题.原有的GPCA算法具有指数计算复杂度,很难应用于高维数据的实际处理.文中针对此问题,提出了基于子空间搜索的SGPCA算法,将聚类问题分解为单个平面的单个垂直向量的搜索问题,对不同子空间分别搜索,从而实现多项式复杂度算法.实验表明,新方法不仅计算复杂度低,而且对噪声的鲁棒性也更强.
