ADMM稀疏非负矩阵分解语音增强算法 被引量：2

1

作者 胡永刚 张雄伟 +3 位作者 邹霞 闵刚 张立伟 王健 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期108-112,共5页

提出一种基于交替方向乘子法的(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)稀疏非负矩阵分解语音增强算法,该算法既能克服经典非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)语音增强算法存在收敛速度慢、易陷入局部最... 提出一种基于交替方向乘子法的(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)稀疏非负矩阵分解语音增强算法,该算法既能克服经典非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)语音增强算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,也能发挥ADMM分解矩阵具有的强稀疏性。算法分为训练和增强两个阶段:训练时,采用基于ADMM非负矩阵分解算法对噪声频谱进行训练,提取噪声字典,保存其作为增强阶段的先验信息;增强时,通过稀疏非负矩阵分解算法,从带噪语音频谱中对语音字典和语音编码进行估计,重构原始干净的语音,实现语音增强。实验表明,该算法速度更快,增强后语音的失真更小,尤其在瞬时噪声环境下效果显著。 展开更多

关键词 语音增强 稀疏非负矩阵分解 交替方向乘子法

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具有普适性的改进非负矩阵分解图像特征提取方法 被引量：12

2

作者 贾旭 孙福明 +1 位作者 李豪杰 曹玉东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期233-237,254,共6页

为提高图像特征提取的普适性,提出了一种基于改进非负矩阵分解(NMF)的图像特征提取方法。首先,考虑到提取的图像特征的实际意义,选用非负矩阵分解模型进行图像特征的降维处理;其次,为实现用较小数量系数来描述图像特征,将稀疏约束作为... 为提高图像特征提取的普适性,提出了一种基于改进非负矩阵分解(NMF)的图像特征提取方法。首先,考虑到提取的图像特征的实际意义,选用非负矩阵分解模型进行图像特征的降维处理;其次,为实现用较小数量系数来描述图像特征,将稀疏约束作为非负矩阵分解模型的正则项之一;然后,为使降维后优化得到的特征具有较好的类间区分性,将聚类属性作为非负矩阵分解的另一个正则项;最后,通过对模型的梯度下降优化求解,获得最优的特征基向量与图像特征向量。实验结果表明,针对3种图像数据库,所提的图像特征更有利于图像正确分类或识别,错误接受率(FAR)与错误拒绝率(FRR)分别可以降低到0.021与0.025。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 特征提取 稀疏表示 梯度下降法 特征降维

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改进的非负矩阵分解语音增强算法 被引量：7

3

作者 胡永刚 张雄伟 +4 位作者 邹霞 闵刚 郑云飞 李莉 石佳佳 《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第9期1117-1123,共7页

本文提出了一种改进的非负矩阵分解语音增强算法,该算法可分为训练和增强两部分。首先,为了降低训练复杂度,采用卷积非负矩阵分解只提取噪声字典。增强时,考虑语音信号稀疏性比噪声信号稀疏性强,通过稀疏非负矩阵分解重构出语音幅度谱,... 本文提出了一种改进的非负矩阵分解语音增强算法,该算法可分为训练和增强两部分。首先,为了降低训练复杂度,采用卷积非负矩阵分解只提取噪声字典。增强时,考虑语音信号稀疏性比噪声信号稀疏性强,通过稀疏非负矩阵分解重构出语音幅度谱,采用交替方向乘子法进行优化迭代,克服了经典乘性迭代易陷入局部最优、分母只能收敛到零极限等问题。最后,基于算法融合的思想,将重构的语音幅度谱与谱减法、最小均方误差幅度谱估计得到的幅度谱进行加权融合。仿真实验中,在10种不同噪声环境中,通过多种评价标准证明所提算法能取得较好的增强效果。 展开更多

关键词 稀疏非负矩阵分解 交替方向乘子法 算法融合

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一种基于消去树的LDL分解方法及其在营销优化计算中的应用

4

作者 何蓓 吴敏 桂卫华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2006年第10期1975-1979,共5页

基于分解因子消去树理论,提出一种新的LDL分解计算方法,它利用消去树结构,将LDL分解过程分为非零元素结构预测和数值计算两部分,从而有效避免多余的内存开销和数值运算.并给出其应用与OnetoOne营销优化算法的实现方法.测试结果表明,该... 基于分解因子消去树理论,提出一种新的LDL分解计算方法,它利用消去树结构,将LDL分解过程分为非零元素结构预测和数值计算两部分,从而有效避免多余的内存开销和数值运算.并给出其应用与OnetoOne营销优化算法的实现方法.测试结果表明,该方法能以较少的乘法运算次数快速确定分解因子,从而大幅度提高OnetoOne营销优化算法的性能. 展开更多

关键词 ONE to One营销优化 稀疏矩阵 消去树 ldl分解 结构预测

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基于稀疏与低秩矩阵分解的视频背景建模 被引量：8

5

作者 周密 宋占杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期3175-3178,共4页

针对传统背景建模方法的缺点,基于稀疏与低秩矩阵分解理论,在增广拉格朗日乘子法框架下,研究了一种收敛更快的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM),直接实现监控视频序列中背景和前景的分离。该算法采用块Lanczos方法和热启动技术实现部分... 针对传统背景建模方法的缺点,基于稀疏与低秩矩阵分解理论,在增广拉格朗日乘子法框架下,研究了一种收敛更快的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM),直接实现监控视频序列中背景和前景的分离。该算法采用块Lanczos方法和热启动技术实现部分奇异值分解,使得原有IALM的计算量和迭代次数得以控制。基于实际监控视频的实验结果表明,该算法恢复出的背景矩阵更为低秩,且运行时间下降了几十倍,即能够更加简洁高效地解决背景建模这一实际问题。 展开更多

关键词 背景建模 稀疏与低秩矩阵分解 增广拉格朗日乘子法 奇异值分解 块Lanczos 热启动

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基于动态标签偏好信任概率矩阵分解模型的推荐算法 被引量：4

6

作者 杨亚东 熊庆国 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期160-166,共7页

为提高推荐算法性能,解决数据稀疏和冷启动因素造成的推荐精度不高的问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。基于三元组表示形式,利用标签集、用户集和项目资源集构建标签、用户以及项目之间的动态联系,并进行信任值评分矩阵的计算,使... 为提高推荐算法性能,解决数据稀疏和冷启动因素造成的推荐精度不高的问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。基于三元组表示形式,利用标签集、用户集和项目资源集构建标签、用户以及项目之间的动态联系,并进行信任值评分矩阵的计算,使用信任评分矩阵融合协同推荐过程,构建概率矩阵分解模型,并基于期望最大法进行模型的求解。实验结果表明,与采用基于余弦、皮尔逊相关系数和启发式相似度模型的算法相比,该算法具有较低的绝对误差均值以及较高的覆盖率、精度与召回率。 展开更多

关键词 协同过滤推荐 数据稀疏 冷启动 概率矩阵分解 标签偏好 期望最大法

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基于低秩矩阵二元分解的快速显著性目标检测算法

7

作者 刘明明 仇文宁 孙伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第7期2210-2216,共7页

近年来,基于矩阵低秩表示模型的图像显著性目标检测受到了广泛关注。在传统模型中通常对秩最小化问题进行凸松弛,但是这种方法在每次迭代中必须执行矩阵奇异值分解(SVD),计算复杂度较高。为此,提出了一种低秩矩阵双因子分解和结构化稀... 近年来,基于矩阵低秩表示模型的图像显著性目标检测受到了广泛关注。在传统模型中通常对秩最小化问题进行凸松弛,但是这种方法在每次迭代中必须执行矩阵奇异值分解(SVD),计算复杂度较高。为此,提出了一种低秩矩阵双因子分解和结构化稀疏矩阵分解联合优化模型,并应用于显著性目标检测。该模型不仅利用低秩矩阵双因子分解和交替方向法(ADM)来降低时间开销,而且引入分层稀疏正则化刻画稀疏矩阵中元素之间的空间关系;此外,所提算法能够无缝集成高层先验知识指导矩阵分解过程。实验结果表明,提出的算法检测性能优于当前主流无监督显著性目标检测算法,且具有较低的时间复杂度。 展开更多

关键词 显著性目标检测 低秩矩阵双因子分解 分层稀疏正则化 交替方向法

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大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法 被引量：1

8

作者 杨大为 刘占林 王琰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期833-838,共6页

针对压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法实时性差的问题,提出一种大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法。该算法通过将大矩阵分成多个小矩阵的方法构建观测矩阵,进行矩阵低秩稀疏分解,获得各候选目标的误差向量并构建误差矩阵,求解误... 针对压缩感知的矩阵低秩稀疏分解目标跟踪算法实时性差的问题,提出一种大矩阵压缩特征目标的低秩跟踪算法。该算法通过将大矩阵分成多个小矩阵的方法构建观测矩阵,进行矩阵低秩稀疏分解,获得各候选目标的误差向量并构建误差矩阵,求解误差矩阵列向量最小1-范数问题得到跟踪结果。为了适应跟踪过程中目标外观信息的变化,基于向量相似度判别有选择地更新字典。在跟踪结果不可信时,利用轨迹修正更新当前帧跟踪结果。通过6个典型视频序列上的对比实验,新算法的实时性是原算法的3倍。实验结果表明,在目标发生部分遮挡、光照变化、快速运动时,所提出的算法能实现目标的鲁棒跟踪。 展开更多

关键词 压缩感知 矩阵低秩稀疏分解 稀疏表达 增广拉格朗日乘子法 向量相似度

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基于GPU的高效稀疏矩阵存储格式研究 被引量：9

9

作者 程凯 田瑾 马瑞琳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期54-60,共7页

针对基于GPU求解大规模稀疏线性方程组的问题,提出一种稀疏矩阵的存储格式HEC,并应用该格式在统一计算设备架构(CUDA)平台上实现不完全LU分解的预条件共轭梯度(ILUCG)法。该存储格式由ELL与CSR格式混合而成,将其以调用GPU kernel的方式... 针对基于GPU求解大规模稀疏线性方程组的问题,提出一种稀疏矩阵的存储格式HEC,并应用该格式在统一计算设备架构(CUDA)平台上实现不完全LU分解的预条件共轭梯度(ILUCG)法。该存储格式由ELL与CSR格式混合而成,将其以调用GPU kernel的方式实现ILUCG法并应用于大型稀疏线性系统的求解中,可提高稀疏矩阵的存储效率,减少稀疏矩阵与向量乘(SpMV)的运算时间。实验结果表明,与目前广泛使用的基于CSR和HYB存储格式并调用CUSPARSE库函数的实现方式相比,该实现方式最优可得10.4%的加速效果,并且具有良好的SpMV运算性能。 展开更多

关键词 图像处理单元 CUSPARSE库 HEC存储格式 稀疏矩阵与向量乘 不完全LU分解 预条件共轭梯度法

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稀疏技术在电力系统状态估计中的应用 被引量：12

10

作者 徐得超 李亚楼 吴中习 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期32-36,57,共6页

研究了电力系统状态估计中稀疏技术的应用方法。首先根据因子矩阵和消去树,讨论了稀疏向量法。然后基于给定的稀疏矩阵存储方法和符号因子化技术,提出了一种采用稀疏向量法进行LDLT分解的算法,最后结合量测残差方差计算给出了两种应用... 研究了电力系统状态估计中稀疏技术的应用方法。首先根据因子矩阵和消去树,讨论了稀疏向量法。然后基于给定的稀疏矩阵存储方法和符号因子化技术,提出了一种采用稀疏向量法进行LDLT分解的算法,最后结合量测残差方差计算给出了两种应用稀疏技术计算的方法。算法的有效性在IEEE 118和IEEE 300系统上得到了验证。 展开更多

关键词 状态估计 稀疏矩阵 符号因子化 稀疏向量法 ldl^T分解

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基于ICCG法的飞行器部件强度校核快速计算方法

11

作者 许新鹏 胡斌星 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S02期624-627,637,共5页

为满足可重复使用飞行器结构故障快速校核计算的求解要求,以GPU(Graphics Processing Unit)作为协处理器,利用其高度并行化、高显存带宽的优势完成稀疏线性方程组的加速求解。鉴于线性方程组的求解最为耗时,采用不完全Cholesky分解的共... 为满足可重复使用飞行器结构故障快速校核计算的求解要求,以GPU(Graphics Processing Unit)作为协处理器,利用其高度并行化、高显存带宽的优势完成稀疏线性方程组的加速求解。鉴于线性方程组的求解最为耗时,采用不完全Cholesky分解的共轭梯度法(ICCG)完成机翼算例的计算,在GTX1060显卡上较E31230V5有最高约25倍的加速比。结果表明,基于CUDA的ICCG算法能够满足至少60000阶矩阵的飞行器有限元模型的相关计算。 展开更多

关键词 CUDA 稀疏矩阵 共轭梯度法 不完全Cholesky分解

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低秩分块矩阵的核近似

12

作者 王中元 刘惊雷 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期1209-1216,共8页

为了探讨结构受限下的矩阵分解问题,通过最小化块外对角线来增强类与类之间数据表示的不相关性,从而实现分块约束,即数据来源于不同的聚类结构,是一种局部结构的约束;同时通过增强样本的自表达属性并缩小样本之间的差距来增强类内数据... 为了探讨结构受限下的矩阵分解问题,通过最小化块外对角线来增强类与类之间数据表示的不相关性,从而实现分块约束,即数据来源于不同的聚类结构,是一种局部结构的约束;同时通过增强样本的自表达属性并缩小样本之间的差距来增强类内数据表示的相关性,从而实现低秩约束,即数据行出现冗余,是一种全局结构的约束。随后设计了一个低秩分块矩阵的核近似算法,通过交替方向乘子法迭代求解。最后将该方法分别在人脸识别和字符识别上进行测试。实验结果表明,所提出的低秩分块矩阵分解算法在收敛速度和近似精度上都具有一定的优势。 展开更多

关键词 低秩近似 块对角矩阵 稀疏矩阵 核近似 矩阵分解 交替向量乘子法 子空间聚类 图像识别

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F.Leberl模型与干涉测量模型相结合的InSAR影像区域网平差 被引量：5

13

作者 马婧 尤红建 胡东辉 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期271-276,共6页

为解决西部测图中缺少控制点的问题,提出了一种新的干涉合成孔径雷达(InSAR)影像区域网平差方法.该方法将F.Leberl模型与干涉测量模型相结合,并采用交替趋近与LDL’稀疏矩阵分解技术求解大规模法方程.实验结果表明,与传统的基于F.Leber... 为解决西部测图中缺少控制点的问题,提出了一种新的干涉合成孔径雷达(InSAR)影像区域网平差方法.该方法将F.Leberl模型与干涉测量模型相结合,并采用交替趋近与LDL’稀疏矩阵分解技术求解大规模法方程.实验结果表明,与传统的基于F.Leberl模型的平差方法相比较,提出的方法精度更高.由于新模型中增加了三个定标参数,因此能够同时实现多航带幅度图像以及数字高程模型(DEM)的联合平差.最后结合实际机载InSAR系统参数对影响平差精度的因素进行了详细的分析. 展开更多

关键词 INSAR 三维区域网平差 F.Leberl模型 干涉测量模型 交替趋近法 ldl’稀疏矩阵分解法

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