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基于信号稀疏表示的形态成分分析:进展和展望
被引量：
55
1
作者
李映
张艳宁
许星
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期146-152,共7页
有效的信号和图像分解(分离)技术在信号和图像的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用.虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不完美.形态成分分析(Morphological Component Analy-sis,MCA)是最新提出的一...
有效的信号和图像分解(分离)技术在信号和图像的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用.虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不完美.形态成分分析(Morphological Component Analy-sis,MCA)是最新提出的一种基于稀疏表示的信号和图像分解(分离)方法.该方法的主要思想是利用信号组成成分的形态差异性(可以由不同的字典稀疏表示)进行分离.本文详细描述了形态成分分析方法的理论思想,并介绍了形态成分分析的最新研究进展及其存在的问题,最后指出了进一步发展的方向.
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关键词
形态成分分析
稀疏表示和分解
超完备字典
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职称材料
题名
基于信号稀疏表示的形态成分分析:进展和展望
被引量：
55
1
作者
李映
张艳宁
许星
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期146-152,共7页
基金
国家自然科学基金(No.60873086)
博士点基金(No.20070699013)
+1 种基金
陕西省自然科学基础研究计划(No.2006F05)
航空科学基金(No.05I53076)
文摘
有效的信号和图像分解(分离)技术在信号和图像的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用.虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不完美.形态成分分析(Morphological Component Analy-sis,MCA)是最新提出的一种基于稀疏表示的信号和图像分解(分离)方法.该方法的主要思想是利用信号组成成分的形态差异性(可以由不同的字典稀疏表示)进行分离.本文详细描述了形态成分分析方法的理论思想,并介绍了形态成分分析的最新研究进展及其存在的问题,最后指出了进一步发展的方向.
关键词
形态成分分析
稀疏表示和分解
超完备字典
Keywords
morphological component analysis
sparse representation and decomposition
over-complete dictionary
分类号
TP317 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信号稀疏表示的形态成分分析:进展和展望
李映
张艳宁
许星
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
55
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