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基于FCM及快速迭代收缩阈值算法的平面ECT图像重建
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作者 张立峰 唐志浩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期899-906,共8页
为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离... 为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离散小波基(DWT)对灰度值进行稀疏表示,并建立L1正则化模型,采用FISTA进行求解,以实现图像重建;最后将FCM处理后的电容值分别用于Landweber算法、Tikhonov算法进行重建对比。仿真与实验结果表明,该算法重建图像的平均相对误差约为0.0527,平均相关系数约为0.9422,均优于其它算法,且重建图像伪影较少,更接近真实情况;因此,所提算法具有更好的重建效果。。 展开更多
关键词 电容层析成像 平面阵列电容 图像重建 模糊C均值聚类 快速迭代收缩阈值算法 缺陷检测
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基于负集加权迭代修正最小二乘拟合原理的快速自适应拉曼光谱基线校正算法
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作者 徐嘉阳 蒙思宇 +6 位作者 张志伟 陈弘毅 马玉婷 王策 齐向东 胡慧杰 宋一之 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期344-350,共7页
拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式... 拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式拉曼和内窥拉曼等需要实时处理光谱数据的应用场景增多,基线校正在速度和准确性要求也随之提高。传统的迭代多项式拟合和小波变换方法在时间、精度或自适应能力上存在不足。本研究开发了一种基于负集加权迭代修正最小二乘原理的快速自适应基线校正算法(MWIALS)。主要原理是提取负数集并赋予更高权重,在迭代过程中不断修正基线,并通过设置参数阈值以跳出循环,实现快速准确的基线校正。提出两种参数选择策略:固定参数(FMWIALS)适用于批量同类型光谱的快速处理,自适应(AMWIALS)适用于差异化光谱的自适应处理。该算法应用于颗粒物的流式拉曼光谱分析。结果表明,与其他主流算法相比,MWIALS在实际光谱处理上显著高效(平均处理时长47 ms·谱^(-1)),具有较高的准确性和自适应性。该算法能够满足流式拉曼和内窥拉曼等生物样本检测中实时光谱处理的需求,为拉曼光谱技术的进一步应用提供了强有力的支持。 展开更多
关键词 拉曼光谱 基线校正 流式拉曼 快速 自适应 负集加权修正最小二乘算法(MWIALS)
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阈值修剪迭代算法的重力数据三维物性反演方法
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作者 张义蜜 熊盛青 +2 位作者 王皓 王万银 杨敏 《地球物理学报》 北大核心 2025年第9期3616-3633,共18页
利用重力数据反演得到地下密度不均匀体分布情况,对寻找目标地质体有着重要的意义.重力数据物性反演方法大多数是基于观测数据和模型参数约束的L_(2)范数极小化,然后利用最优化方法进行求解,得到物性分布结果.由于反演过程中受“趋肤效... 利用重力数据反演得到地下密度不均匀体分布情况,对寻找目标地质体有着重要的意义.重力数据物性反演方法大多数是基于观测数据和模型参数约束的L_(2)范数极小化,然后利用最优化方法进行求解,得到物性分布结果.由于反演过程中受“趋肤效应”的影响,物性反演结果往往集中在观测面附近,这会对实际地质解释造成一定的困扰.深度加权函数的引入能一定程度缓解“趋肤效应”,但同时又引入了“拖尾”以及“伴生异常”,反演结果的水平分辨率和垂向分辨率较低.本文依据重力数据三维物性反演吉洪诺夫正则化基本原理,提出一种基于阈值修剪迭代算法的重力数据三维物性反演方法.通过再回收L_(2)范数约束反演引起的弱小异常来转换、增强目标地质体周围原有的物性分布,达到物性反演结果聚焦的目的.此方法一定程度上克服了“趋肤效应”和“拖尾”现象的影响,提高了反演结果的分辨率.将该方法应用于理论模型试验,试验结果表明该方法反演结果与理论模型空间位置以及物性值更加吻合,从而验证了该方法的正确性.最后,利用本文方法对澳大利亚Olympic Dam多金属矿区重力数据进行反演,得到了与已知地质信息相匹配的密度分布结果,从而体现了该方法的有效性. 展开更多
关键词 重力数据 物性反演 阈值修剪算法 L_(2)范数 反演分辨率
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基于曲波变换的快速迭代阈值三维地震数据重构方法及应用
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作者 董烈乾 汪长辉 +3 位作者 安学勇 徐学峰 张陆宾 王云雷 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期77-84,共8页
压缩感知地震勘探技术可以在相同成本下提高地震数据空间采样密度,提升成像质量。该技术的关键在于缺失地震数据的重构恢复。基于稀疏域约束反演的重构方法具有重构精度高的优势,但是计算效率低,限制了其在工业界的应用。基于此,文中优... 压缩感知地震勘探技术可以在相同成本下提高地震数据空间采样密度,提升成像质量。该技术的关键在于缺失地震数据的重构恢复。基于稀疏域约束反演的重构方法具有重构精度高的优势,但是计算效率低,限制了其在工业界的应用。基于此,文中优化了常规稀疏域约束反演的重构方法,设计了一种基于曲波变换的快速迭代阈值三维地震数据重构方法,并进行了工业化数据处理。三维曲波变换具有优良信号稀疏表征特性,计算冗余度很高。实际处理中采用对地震数据分块再并行计算三维曲波变换系数的策略,提高了计算效率;在重构算法上设计了一种快速迭代阈值算法,相较于常规迭代阈值优化算法,提高了求解重构问题的收敛速度和精度。最后应用压缩感知采集数据验证了该方法可以较好地重构缺失的数据并适用于工业化生产数据的重构处理。 展开更多
关键词 压缩感知 三维曲波变换 稀疏域反演 快速阈值 数据重构
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快速迭代收缩阈值声源识别算法及其改进 被引量:8
5
作者 黄琳森 徐中明 +1 位作者 张志飞 贺岩松 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期257-265,共9页
近场声全息是一种主流的声学成像技术,在技术实践中可以有效实现声源定位。等效源法可用于修正声源不同数值模型的l2范数正则化逆问题和l1范数正则化逆问题。为了提高传统等效源法的分辨力,减少旁瓣"鬼影",提出了一种高阶波... 近场声全息是一种主流的声学成像技术,在技术实践中可以有效实现声源定位。等效源法可用于修正声源不同数值模型的l2范数正则化逆问题和l1范数正则化逆问题。为了提高传统等效源法的分辨力,减少旁瓣"鬼影",提出了一种高阶波束形成改良快速迭代收缩阈值声源识别算法mIFISTESM-v,该方法是在改进的快速迭代收缩/阈值等效源法与高阶波束形成方法相结合的框架下发展得来。通过单声源定位和相干声源定位的分辨力分析的数值模拟以及实验验证了该方法的实用性,结果表明,所提出的方法能较好地达到声源识别及定位的效果,该方法所得主瓣区小于0.002。 展开更多
关键词 等效源法 快速收缩阈值 高阶波束形成 传声器阵列 近场声全息 声源识别
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图像压缩感知的双收缩快速迭代算法 被引量:2
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作者 段世芳 马社祥 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第19期226-228,232,共4页
针对传统图像压缩感知重构算法重构质量差及时间复杂度大的问题,提出一种双收缩快速迭代算法。通过引入阈值和正则化参数的双收缩,逐步迭代恢复图像信号,以加快收敛速度,改善重构质量。仿真结果表明,与传统阈值迭代算法相比,该算法重构... 针对传统图像压缩感知重构算法重构质量差及时间复杂度大的问题,提出一种双收缩快速迭代算法。通过引入阈值和正则化参数的双收缩,逐步迭代恢复图像信号,以加快收敛速度,改善重构质量。仿真结果表明,与传统阈值迭代算法相比,该算法重构图像的峰值信噪比较高,在低采样率下运行时间较少。 展开更多
关键词 压缩感知 图像重构 阈值收缩 快速迭代收缩阈值算法 收缩快速算法 正则化参数收缩
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用于电阻层析成像的快速自适应硬阈值迭代算法 被引量:10
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作者 董峰 赵佳 +1 位作者 许燕斌 谭超 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期305-310,共6页
针对电阻层析成像技术图像重建具有严重病态性的问题,提出了一种稀疏重建算法——快速自适应硬阈值迭代算法,研究了噪声对该算法在电阻层析成像图像重建效果上的影响,并通过仿真和模型实验测试了该算法的性能.结果表明:一定强度范围内... 针对电阻层析成像技术图像重建具有严重病态性的问题,提出了一种稀疏重建算法——快速自适应硬阈值迭代算法,研究了噪声对该算法在电阻层析成像图像重建效果上的影响,并通过仿真和模型实验测试了该算法的性能.结果表明:一定强度范围内的噪声对硬阈值迭代算法、自适应硬阈值迭代算法和快速自适应硬阈值迭代算法的影响较小.快速自适应硬阈值迭代算法成像速度更快,且该算法重建图像的空间分辨率相对其他两种算法也有较大的提高. 展开更多
关键词 电阻层析成像 图像重建 算法 阈值 自适应
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快速迭代收缩阈值正则化改进算法在桥梁移动荷载识别中的应用研究 被引量:1
8
作者 陈震 孙梦晴 +2 位作者 陈璐 郭丰 李晓克 《华北水利水电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2023年第1期79-83,92,共6页
移动荷载识别是结构动力学反问题研究的重要组成部分,其关键在于精确求解车-桥系统方程离散化后得到的大型稀疏线性方程组。由于车-桥系统矩阵同时具有稀疏性、非对称性、非正定性等特点,常用的迭代算法通常难以准确高效地对该大型稀疏... 移动荷载识别是结构动力学反问题研究的重要组成部分,其关键在于精确求解车-桥系统方程离散化后得到的大型稀疏线性方程组。由于车-桥系统矩阵同时具有稀疏性、非对称性、非正定性等特点,常用的迭代算法通常难以准确高效地对该大型稀疏线性方程组进行求解。迭代收缩阈值算法源于经典梯度算法,被广泛应用于线性逆问题求解及压缩感知重构算法中。由于迭代收缩阈值算法自身的非渐进全局收敛差的缺陷,导致荷载识别结果与真实值存在一定程度的偏差,难以实现对动态荷载的完全稀疏表达。为提高迭代收缩阈值算法的收敛性与稳定性,提出一种快速迭代收缩阈值正则化改进算法,将其用于识别桥梁移动荷载。通过引入迭代正则化,改进算法可准确提取动态荷载的信号特征,进而提高移动荷载识别方法的识别精度和抗噪性能。 展开更多
关键词 移动荷载识别 收缩阈值 正则化改进算法 识别精度
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改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法 被引量:40
9
作者 吴一全 樊军 吴诗婳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2011年第3期218-225,共8页
常用的灰度级-平均灰度级二维直方图存在错分,导致二维Otsu法阈值分割结果不够准确;其快速迭代算法搜寻最佳阈值时避免了穷举搜索,但仍需遍历整个解空间。为此,提出了一种改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法。采用灰度级-梯度直方图... 常用的灰度级-平均灰度级二维直方图存在错分,导致二维Otsu法阈值分割结果不够准确;其快速迭代算法搜寻最佳阈值时避免了穷举搜索,但仍需遍历整个解空间。为此,提出了一种改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法。采用灰度级-梯度直方图及其区域划分方法,导出了基于该直方图区域划分的Otsu法阈值分割快速迭代算法公式;在实验结果和分析中给出了分割结果和运行时间,并与基于灰度级-平均灰度级二维直方图的Otsu法阈值分割的快速迭代算法及其改进算法进行了比较,实验结果表明,所提出的算法使分割后的图像更为准确,且搜寻最佳阈值时无需遍历整个解空间,运行时间减少了50%左右。 展开更多
关键词 图像分割 阈值 改进的二维直方图 最大类间方差 算法
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改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法 被引量:6
10
作者 吴一全 樊军 周怀春 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期487-494,共8页
基于灰度级-平均灰度级直方图的现有二维交叉熵阈值分割法的分割结果不够准确,计算最佳阈值时需搜索整个解空间,因而效率不高.针对这一问题,提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的二维最小交叉熵阈值选取快速迭代算法,推导了相关的公式.对典... 基于灰度级-平均灰度级直方图的现有二维交叉熵阈值分割法的分割结果不够准确,计算最佳阈值时需搜索整个解空间,因而效率不高.针对这一问题,提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的二维最小交叉熵阈值选取快速迭代算法,推导了相关的公式.对典型测试图像进行了大量实验,并与基于灰度级-平均灰度级直方图的方法在分割结果及运行时间上作了比较,结果表明所提出的算法分割结果更加精确,且计算最佳阈值时只需遍历其中一小部分解空间,运行时间减少到5%左右. 展开更多
关键词 图像处理 阈值分割 灰度-梯度共生矩阵 最小交叉熵法 快速算法
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基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法 被引量:5
11
作者 吴一全 朱丽 吴诗婳 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期48-57,共10页
现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和... 现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,导出了基于灰度-平均灰度级直方图的Arimoto灰度熵阈值法,并给出了中间变量的快速递推公式;最后,提出了二维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法,推导了相应的公式,大大减少了运算量.实验结果表明,文中所提算法运行速度快,分割性能优于现有的5种同类阈值分割算法,分割后图像中的目标完整,边缘纹理清晰,细节更为丰富. 展开更多
关键词 图像分割 阈值选取 二维Arimoto灰度熵 快速算法
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二维直方图区域斜分Otsu阈值分割的快速迭代算法 被引量:10
12
作者 吴一全 吴文怡 潘喆 《工程图学学报》 CSCD 北大核心 2009年第5期89-96,共8页
鉴于现有的基于二维直方图区域直分的阈值选取方法中存在明显的错分,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,导出了基于二维直方图区域斜分的Otsu法的快速迭代算法。在实验结果中给出了分割结果和运行时间,并与基于二维直方图直分的Ots... 鉴于现有的基于二维直方图区域直分的阈值选取方法中存在明显的错分,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,导出了基于二维直方图区域斜分的Otsu法的快速迭代算法。在实验结果中给出了分割结果和运行时间,并与基于二维直方图直分的Otsu原始算法及其他两种快速算法进行了比较。结果表明所提出的快速迭代算法,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,有稳健的抗噪性,同时运行时间大幅减少。 展开更多
关键词 计算机应用 图像阈值分割 二维直方图区域斜分 快速算法
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基于两步迭代收缩阈值的编码孔径光谱数据复原算法 被引量:3
13
作者 李芸 胡炳樑 +2 位作者 王爽 李然 石大莲 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期847-850,共4页
编码孔径光谱成像仪根据压缩传感理论,对物体进行光谱成像。编码孔径光谱数据复原的特点在于能将探测器上所得到的二维编码像复原成三维的数据立方体。两步迭代收缩阈值算法是在迭代收缩阈值算法和迭代加权收缩算法基础上加以改进而得出... 编码孔径光谱成像仪根据压缩传感理论,对物体进行光谱成像。编码孔径光谱数据复原的特点在于能将探测器上所得到的二维编码像复原成三维的数据立方体。两步迭代收缩阈值算法是在迭代收缩阈值算法和迭代加权收缩算法基础上加以改进而得出的,采用两步迭代收缩阈值算法对编码孔径光谱数据进行复原,成功地由二维编码像复原出了三维数据立方体,具有迭代步数少,收敛速度快的特点。 展开更多
关键词 两步收缩阈值 压缩传感 编码孔径 光谱数据复原
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改进的迭代收缩阈值算法及其在量子状态估计中的应用 被引量:2
14
作者 丛爽 丁娇 张坤 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1667-1672,共6页
本文将含有稀疏干扰的量子状态估计问题,转化为考虑量子状态的约束条件下,分别求解密度矩阵的核范数,以及稀疏干扰l1范数的两个子问题的优化问题.针对迭代收缩阈值算法(ISTA)所存在的收敛速度慢的问题,通过在两个子问题的迭代估计中,引... 本文将含有稀疏干扰的量子状态估计问题,转化为考虑量子状态的约束条件下,分别求解密度矩阵的核范数,以及稀疏干扰l1范数的两个子问题的优化问题.针对迭代收缩阈值算法(ISTA)所存在的收敛速度慢的问题,通过在两个子问题的迭代估计中,引入一个加速算子,对当前值与前一次值之差进行进一步的补偿,来提高算法的迭代速度(FISTA).并将FISTA算法应用于求解含有稀疏干扰的量子状态估计中.针对5个量子位的状态估计的仿真实验,将FISTA分别与ISTA、交替方向乘子法(ADMM)、不动点方程的ADMM算法(FP-ADMM),以及非精确的ADMM算法(I-ADMM)4种优化算法进行性能对比.实验结果表明,FISTA算法具有更加优越的收敛速度,并且能够得到更小的量子状态估计误差. 展开更多
关键词 量子状态估计 收缩阈值算法 加速算子 优化算法
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基于交叉熵阈值法的快速迭代算法 被引量:2
15
作者 吴成茂 范九伦 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2007年第6期6-8,共3页
针对交叉熵阈值法的时间复杂性过大的不足,提出了基于目标函数最优化原理的交叉熵分割准则的快速迭代算法。大量的实验结果表明,提出的快速迭代算法是有效的。
关键词 图像分割 阈值 交叉熵 算法
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基于贪婪-快速阈值迭代的SAR地面动目标稀疏表征算法 被引量:5
16
作者 杨磊 李慧娟 +1 位作者 李埔丞 方澄 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第11期1844-1852,共9页
合成孔径雷达地面动目标成像(Synthetic Aperture Radar Ground Moving Target Imaging,SAR-GMTIm)技术通过在静止场景的SAR图像中检测运动目标响应,实现针对运动目标的重聚焦成像。通常情况下,地面运动目标回波响应相对于静止场景的回... 合成孔径雷达地面动目标成像(Synthetic Aperture Radar Ground Moving Target Imaging,SAR-GMTIm)技术通过在静止场景的SAR图像中检测运动目标响应,实现针对运动目标的重聚焦成像。通常情况下,地面运动目标回波响应相对于静止场景的回波(即杂波)具有较强的稀疏性,增强SAR-GMTIm成像结果的稀疏特征有利于目标分类和识别。现有的一阶算法如阈值迭代算法(Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm,ISTA)及其改进方法,快速阈值迭代算法(Fast Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm,FISTA)都可用于SAR-GMTIm稀疏特征增强,但都存在运算效率偏低,收敛速度较慢的问题。针对以上问题,本文提出了一种贪婪-快速阈值迭代算法(Greedy Fast Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm,Greedy FISTA)用于SAR-GMTIm稀疏特征恢复。该算法基于重启动框架对FISTA进行改进,缩短了算法重启间隔和振荡周期,拥有比FISTA更快的收敛速度。本文利用Greedy FISTA针对SAR-GMTIm的仿真复数据以及美国空军实验室的Gotcha实测雷达数据进行成像实验,并对比Greedy FISTA和FISTA、ISTA在SAR动目标成像中达到同等精度所需的迭代次数,再结合相变热力图分析法对比三种算法的恢复性能。实验结果表明Greedy FISTA应用于SAR-GMTIm系统具有良好的成像效果,且在收敛速度和稀疏信号恢复方面相较传统阈值迭代算法及快速阈值迭代算法有明显优势。 展开更多
关键词 合成孔径雷达地面动目标成像 贪婪-快速阈值算法 压缩感知 稀疏表征
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迭代去噪收缩阈值算法重构压缩全息
17
作者 白彩娟 刘静 +2 位作者 蒋晓瑜 张国贤 黄开宇 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1435-1442,共8页
为了解决全息图像数据在传输过程中占用大量内存并在一定程度上增加设计成本的问题,在数字全息成像技术中,应用压缩感知理论,提出了一种基于迭代去噪收缩阈值算法(IDNST)的数字全息重构方法.IDNST算法引入了去噪迭代因子和正则化收缩因... 为了解决全息图像数据在传输过程中占用大量内存并在一定程度上增加设计成本的问题,在数字全息成像技术中,应用压缩感知理论,提出了一种基于迭代去噪收缩阈值算法(IDNST)的数字全息重构方法.IDNST算法引入了去噪迭代因子和正则化收缩因子,利用前2次迭代的值、不断更新的迭代参数以及不断收缩的正则化参数来获得新的迭代值,加快了收敛速度,提高了全息图像的重构精度.仿真结果表明,所提出方法能够高概率地恢复出原始图像. 展开更多
关键词 压缩感知 数字全息 全息图的稀疏表示 观测矩阵 去噪收缩阈值算法
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基于改进迭代收缩阈值算法的微观3D重建方法
18
作者 伍秋玉 张明新 +1 位作者 刘永俊 郑金龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2398-2404,共7页
迭代收缩阈值算法(ISTA)求解离焦深度恢复动态优化问题时,采用固定迭代步长,导致算法收敛效率不佳,使得重建的微观3D形貌精度不高。为此,提出一种基于加速算子梯度估计和割线线性搜索的方法优化ISTA——FL-ISTA。首先,在每一次迭代中,... 迭代收缩阈值算法(ISTA)求解离焦深度恢复动态优化问题时,采用固定迭代步长,导致算法收敛效率不佳,使得重建的微观3D形貌精度不高。为此,提出一种基于加速算子梯度估计和割线线性搜索的方法优化ISTA——FL-ISTA。首先,在每一次迭代中,由当前点和前一个点的线性组合构成加速算子重新进行梯度估计,更新迭代点;其次,为了改变迭代步长固定的限制,引入割线线性搜索,动态确定每次最优迭代步长;最后,将改进的迭代收缩阈值算法用于求解离焦深度恢复动态优化问题,加快算法的收敛速度、提高微观3D形貌重建的精度。在对标准500 nm尺度栅格的深度信息重建实验中,与ISTA、快速ISTA(FISTA)和单调快速ISTA(MFISTA)相比,FL-ISTA收敛速度均有所提升,重建的深度信息值下降了10个百分点,更接近标准500 nm栅格尺度;与ISTA相比,FL-ISTA重建的微观3D形貌均方差(MSE)和平均误差分别下降了18个百分点和40个百分点。实验结果表明,FL-ISTA有效提升了求解离焦深度恢复动态优化问题的收敛速度,提高了微观3D形貌重建的精度。 展开更多
关键词 微观3D重建 离焦深度恢复 收缩阈值算法 加速算子梯度估计 割线线性搜索
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基于几何分析的迭代学习控制快速算法 被引量:11
19
作者 谢胜利 田森平 谢振东 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期419-422,共4页
基于几何分析,对迭代学习控制问题进行了讨论。在这种几何框架下获得了与目前算法完全不同的快速算法,为迭代学习控制的研究开辟了一条全新的途径。这种基于几何理论的新途径,能明确的指引人们应该怎样去设计更好的学习算法,而不是像目... 基于几何分析,对迭代学习控制问题进行了讨论。在这种几何框架下获得了与目前算法完全不同的快速算法,为迭代学习控制的研究开辟了一条全新的途径。这种基于几何理论的新途径,能明确的指引人们应该怎样去设计更好的学习算法,而不是像目前的研究结果那样,总是囿于Arimoto(1984)所提出的最基本的算法形式之中。数值仿真结果表明新算法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 学习控制 快速算法 几何分析 数值仿真 学习算法
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基于快速阈值迭代的SAR层析成像处理方法 被引量:11
20
作者 赵克祥 毕辉 张冰尘 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1019-1023,共5页
合成孔径雷达层析成像(synthetic aperture radar tomography,TomoSAR)是将合成孔径原理应用到高程向进行三维成像,相比于传统的二维成像,增加了高程向的信息。传统谱估计方法可用于SAR层析成像,但其高程向分辨率较低。对于高程向分布... 合成孔径雷达层析成像(synthetic aperture radar tomography,TomoSAR)是将合成孔径原理应用到高程向进行三维成像,相比于传统的二维成像,增加了高程向的信息。传统谱估计方法可用于SAR层析成像,但其高程向分辨率较低。对于高程向分布稀疏的场景,压缩感知(compressive sensing,CS)方法可以用于高程向重建,且具有超分辨能力。阈值迭代算法(iterative shrinkage-thresholding,IST)可用于SAR层析成像,但其收敛速度比较慢。介绍了一种快速阈值迭代算法(fast iterative shrinkage-thresholding,FIST)用于SAR层析成像,该方法不仅保持了IST算法计算的准确性,而且具有较快的收敛速度。本文通过仿真实验说明FIST算法在多散射体分辨、单散射体位置估计等方面的特性,并利用TerraSAR-X北京地区实际数据进行SAR层析成像,分析成像效果。研究结果表明FIST算法在多散射体分辨、单散射体位置估计方面优势明显,其应用于SAR层析成像具有较好的成像效果。 展开更多
关键词 合成孔径雷达层析成像 压缩感知 稀疏重建 阈值 快速阈值
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