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基于声音特征与改进稀疏表示分类的断路器机械故障诊断方法被引量：17: 1; 作者孙玉伟罗林根 +3 位作者陈敬德王辉盛戈皞江秀臣《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期1214-1222,共9页; 机械缺陷是导致断路器故障运行的主要原因之一,为了实现对断路器机械故障的诊断,该文根据人耳听觉特性提取断路器合闸声音信号的联合倒谱系数作为声音特征向量,运用线性判别分析和核主成分分析对特征向量进行优化与降维,进而采用稀疏表... 展开更多; 关键词断路器故障诊断声音特征联合倒谱系数改进稀疏表示分类模式识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进稀疏表示的飞机目标识别算法被引量：2: 2; 作者李萍王乐张波《电光与控制》北大核心 2016年第7期50-54,共5页; 在自然空中非可控环境下,飞机目标自动识别的难题之一是姿态变化和遮挡问题,为此,提出了一种基于稀疏表示的飞机目标识别方法,该方法利用其稀疏表示系数进行飞机目标识别。与现有的方法相比,该方法将飞机图像识别问题转化为求解待识别... 展开更多; 关键词飞机目标识别姿态变换稀疏学习改进的稀疏表示; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法被引量：8: 3; 作者朱宏伟《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期931-936,共6页; 针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、互补信息的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法.首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带;其次,用ISR... 展开更多; 关键词医学图像融合非下采样剪切波改进稀疏表示融合规则; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于边缘保留分解和改进稀疏表示的医学图像融合被引量：5: 4; 作者裴春阳樊宽刚马政《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期2092-2099,共8页; 针对多模态医学图像融合中容易产生伪影且存在细节缺失的问题,提出一种利用多尺度边缘保留分解和稀疏表示的二尺度多模态医学图像融合方法框架。首先利用边缘保留滤波器对源图像进行多尺度分解,得到源图像的平滑层和细节层。然后,将改... 展开更多; 关键词边缘保留分解平滑层细节层过完备字典改进稀疏表示活跃度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进稀疏表示的SAR图像目标识别方法被引量：1: 5; 作者王源源《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第9期42-46,共5页; 针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,设计并提出基于改进稀疏表示的方法。首先以传统稀疏表示分类(SRC)为基础,在全局字典上求解稀疏表示系数矢量。在此基础上,按照类别选择局部最佳字典,并据此进行测试样本的重构表示,最终,通过比较不... 展开更多; 关键词合成孔径雷达(SAR) 目标识别改进稀疏表示局部字典; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合: 6; 作者张贵仓王静苏金凤《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第1期124-131,共8页; 为解决多聚焦图像融合算法中细节信息保留受限的问题,提出改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合算法。首先,对源图像采用非下采样剪切波变换,得到低频子带系数和高频子带系数。接着,通过滑动窗口技术从低频子带系数中提取图像块,... 展开更多; 关键词多聚焦图像融合非下采样剪切波变换改进稀疏表示积化能量和; 在线阅读下载PDF 职称材料

图像分割的改进稀疏子空间聚类方法被引量：5: 7; 作者李小平王卫卫 +1 位作者罗亮王斯琪《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2418-2424,共7页; 提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称为超像素,并提取超像素的颜色直方图作为其特征;然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到超像素... 展开更多; 关键词图像分割子空间聚类改进的稀疏表示; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于叶片图像处理和稀疏表示的植物识别方法被引量：7: 8; 作者李萍张波张善文《江苏农业科学》北大核心 2016年第9期364-367,共4页; 基于植物叶片图像的植物识别方法研究在保护生态环境方面具有十分重要的意义。针对植物叶片的复杂、多样性而导致很多基于特征提取的植物识别方法识别率不高的问题,提出了一种基于改进稀疏表示的植物识别方法。该方法利用最近邻准则实... 展开更多; 关键词植物叶片图像植物识别稀疏表示分类改进的稀疏表示; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于声音特征与改进稀疏表示分类的断路器机械故障诊断方法被引量：17: 1; 作者孙玉伟罗林根陈敬德王辉盛戈皞江秀臣; 机构上海交通大学电气工程系国网上海市电力公司青浦供电公司; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期1214-1222,共9页; 文摘机械缺陷是导致断路器故障运行的主要原因之一,为了实现对断路器机械故障的诊断,该文根据人耳听觉特性提取断路器合闸声音信号的联合倒谱系数作为声音特征向量,运用线性判别分析和核主成分分析对特征向量进行优化与降维,进而采用稀疏表示分类算法对特征向量进行识别,将线性判别分析中的散度概念引入到稀疏表示分类目标函数以改善分类器性能。实验结果表明,该文所提方法能够准确识别断路器机械故障与变电站常见声音类别。将改进稀疏表示分类算法同稀疏表示分类、支持向量机与K近邻算法进行比较,结果表明该方法识别准确率较高,识别效果较好;最后在含噪情况下对该文所提方法的应用效果开展实验,并对联合倒谱系数和单一倒谱系数的识别效果进行比较。; 关键词断路器故障诊断声音特征联合倒谱系数改进稀疏表示分类模式识别; Keywords circuit breaker fault diagnosis voiceprint features combined cepstrum coefficients improved sparse representation classification pattern recognition; 分类号 TM721 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进稀疏表示的飞机目标识别算法被引量：2: 2; 作者李萍王乐张波; 机构郑州大学西亚斯国际学院; 出处《电光与控制》北大核心 2016年第7期50-54,共5页; 基金国家自然科学基金(61473237) 河南省教育厅自然科学基础研究计划项目(15A520101) 河南省科技攻关计划项目(152102310368); 文摘在自然空中非可控环境下,飞机目标自动识别的难题之一是姿态变化和遮挡问题,为此,提出了一种基于稀疏表示的飞机目标识别方法,该方法利用其稀疏表示系数进行飞机目标识别。与现有的方法相比,该方法将飞机图像识别问题转化为求解待识别飞机图像序列关于训练飞机图像序列的稀疏表示问题,是直接对原始飞机图像进行操作,而不需要进行特征提取和选择过程,由此提高了飞机识别算法的效率,而且对飞机目标的姿态和遮挡变化具有较好的鲁棒性。在5种飞机图像数据集上的实验结果显示,该方法对空中飞机类型识别是可行的,其识别率高达90%以上。该方法为非线性、复杂的空中飞机目标识别提供了一种途径。; 关键词飞机目标识别姿态变换稀疏学习改进的稀疏表示; Keywords aircraft target recognition attitude variation sparse learning improved sparse representation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法被引量：8: 3; 作者朱宏伟; 机构吉林农业科技学院网络信息中心; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期931-936,共6页; 基金吉林省新兴交叉学科“数字农业”重点培育项目(批准号:吉农院合字[2020]第XSNZ002号) 吉林农业科技学院青年基金(批准号:校20190420).; 文摘针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、互补信息的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法.首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带;其次,用ISR方法融合低频子带,通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征,从而提高低频子带的融合效率,同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合;最后,将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.; 关键词医学图像融合非下采样剪切波改进稀疏表示融合规则; Keywords medical image fusion nonsubsampled shearlet improved sparse representation fusion rule; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于边缘保留分解和改进稀疏表示的医学图像融合被引量：5: 4; 作者裴春阳樊宽刚马政; 机构江西理工大学电气工程与自动化学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期2092-2099,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61763018) 江西省科技厅03专项和5G计划项目(20193ABC03A058)。; 文摘针对多模态医学图像融合中容易产生伪影且存在细节缺失的问题,提出一种利用多尺度边缘保留分解和稀疏表示的二尺度多模态医学图像融合方法框架。首先利用边缘保留滤波器对源图像进行多尺度分解,得到源图像的平滑层和细节层。然后,将改进的稀疏表示算法用于融合平滑层,并在此基础上提出一种基于图像块筛选的策略来构建过完备字典的数据集,再利用字典学习算法训练出一种联合字典,同时引入一种多范数的活跃度度量方法选择稀疏系数;细节层的融合则采用自适应加权局部区域能量的融合规则。最后将融合后的平滑层和细节层进行多尺度重构得到融合图像。针对三类不同成像模态的医学图像进行对比实验,结果表明,该方法较其他多尺度变换和稀疏表示的方法能够保留更多显著的边缘特征,对比度也有明显提升,在视觉效果和客观评价上都具有一定优势。; 关键词边缘保留分解平滑层细节层过完备字典改进稀疏表示活跃度; Keywords edge-preserving decomposition smooth layer detail layer over-complete dictionary improved sparse representation activity level; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进稀疏表示的SAR图像目标识别方法被引量：1: 5; 作者王源源; 机构电子科技大学成都学院; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第9期42-46,共5页; 基金教育部2021年第一批产学合作协同育人项目(202101018051) 教育部2021年第二批产学合作协同育人项目(202102030030) +2 种基金 2021年度国腾创投基金项目(GTJG-10)。; 文摘针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,设计并提出基于改进稀疏表示的方法。首先以传统稀疏表示分类(SRC)为基础,在全局字典上求解稀疏表示系数矢量。在此基础上,按照类别选择局部最佳字典,并据此进行测试样本的重构表示,最终,通过比较不同类别的重构误差大小进行目标类别确认。实验中采用MSTAR数据集作为样本进行测试和验证。结果证明了所提方法的性能优势。; 关键词合成孔径雷达(SAR) 目标识别改进稀疏表示局部字典; Keywords Synthetic Aperture Radar(SAR) target recognition modified sparse representation local dictionary; 分类号 TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合: 6; 作者张贵仓王静苏金凤; 机构西北师范大学数学与统计学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第1期124-131,共8页; 基金国家自然科学基金(61861040) 甘肃省科技项目(17YF1FA119) +1 种基金兰州市科技计划项目(2018-4-35)。; 文摘为解决多聚焦图像融合算法中细节信息保留受限的问题,提出改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合算法。首先,对源图像采用非下采样剪切波变换,得到低频子带系数和高频子带系数。接着,通过滑动窗口技术从低频子带系数中提取图像块,构造联合局部自适应字典,利用正交匹配追踪算法计算得到稀疏表示系数,利用方差能量加权规则得到融合后的稀疏系数,再通过反向滑动窗口技术获得融合后的低频子带系数;然后,对于高频子带系数提出积化能量和的融合规则,得到融合后高频子带系数;最后,通过逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法能保留更详细的细节信息,在视觉质量和客观评价上具有一定的优势。; 关键词多聚焦图像融合非下采样剪切波变换改进稀疏表示积化能量和; Keywords multi-focus image fusion non-subsampled shearlet transform improved sparse representation integrated energy sum; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名图像分割的改进稀疏子空间聚类方法被引量：5: 7; 作者李小平王卫卫罗亮王斯琪; 机构西安电子科技大学数学与统计学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2418-2424,共7页; 基金国家自然科学基金(61472303 61271294 +2 种基金 61379030 61362029) 中央高校基本科研业务费(NSIY21)资助课题; 文摘提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称为超像素,并提取超像素的颜色直方图作为其特征;然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到超像素的聚类结果并作为图像分割结果。实验结果表明,本文提出的改进稀疏子空间聚类方法具有良好的聚类性能,对噪声具有一定的鲁棒性;用于自然图像能够得到更好的分割效果。; 关键词图像分割子空间聚类改进的稀疏表示; Keywords image segmentation subspace clustering improved sparse representation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于叶片图像处理和稀疏表示的植物识别方法被引量：7: 8; 作者李萍张波张善文; 机构郑州大学西亚斯国际学院; 出处《江苏农业科学》北大核心 2016年第9期364-367,共4页; 基金国家自然科学基金(编号:61473237); 文摘基于植物叶片图像的植物识别方法研究在保护生态环境方面具有十分重要的意义。针对植物叶片的复杂、多样性而导致很多基于特征提取的植物识别方法识别率不高的问题,提出了一种基于改进稀疏表示的植物识别方法。该方法利用最近邻准则实现稀疏表示,通过稀疏表示系数实现植物识别。该方法的创新点是将叶片图像识别问题转化为求解待识别样本关于训练样本的稀疏表示问题,是直接对原始叶片图像进行操作,而不需要进行特征提取和选择过程,由此提高了算法的识别效率。在6种叶片图像数据集上的试验结果显示,该方法对叶片图像识别是可行的,识别率高达94%以上。该方法为非线性、复杂叶片图像识别提供了一种途径。; 关键词植物叶片图像植物识别稀疏表示分类改进的稀疏表示; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] S126 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于声音特征与改进稀疏表示分类的断路器机械故障诊断方法	孙玉伟罗林根陈敬德王辉盛戈皞江秀臣	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2022	17	在线阅读下载PDF 职称材料
2	改进稀疏表示的飞机目标识别算法	李萍王乐张波	《电光与控制》北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法	朱宏伟	《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心	2020	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于边缘保留分解和改进稀疏表示的医学图像融合	裴春阳樊宽刚马政	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进稀疏表示的SAR图像目标识别方法	王源源	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合	张贵仓王静苏金凤	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	图像分割的改进稀疏子空间聚类方法	李小平王卫卫罗亮王斯琪	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于叶片图像处理和稀疏表示的植物识别方法	李萍张波张善文	《江苏农业科学》北大核心	2016	7	在线阅读下载PDF 职称材料