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Sparse flight spotlight mode 3-D imaging of spaceborne SAR based on sparse spectrum and principal component analysis 被引量:2
1
作者 ZHOU Kai LI Daojing +7 位作者 CUI Anjing HAN Dong TIAN He YU Haifeng DU Jianbo LIU Lei ZHU Yu ZHANG Running 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2021年第5期1143-1151,共9页
The spaceborne synthetic aperture radar(SAR)sparse flight 3-D imaging technology through multiple observations of the cross-track direction is designed to form the cross-track equivalent aperture,and achieve the third... The spaceborne synthetic aperture radar(SAR)sparse flight 3-D imaging technology through multiple observations of the cross-track direction is designed to form the cross-track equivalent aperture,and achieve the third dimensionality recognition.In this paper,combined with the actual triple star orbits,a sparse flight spaceborne SAR 3-D imaging method based on the sparse spectrum of interferometry and the principal component analysis(PCA)is presented.Firstly,interferometric processing is utilized to reach an effective sparse representation of radar images in the frequency domain.Secondly,as a method with simple principle and fast calculation,the PCA is introduced to extract the main features of the image spectrum according to its principal characteristics.Finally,the 3-D image can be obtained by inverse transformation of the reconstructed spectrum by the PCA.The simulation results of 4.84 km equivalent cross-track aperture and corresponding 1.78 m cross-track resolution verify the effective suppression of this method on high-frequency sidelobe noise introduced by sparse flight with a sparsity of 49%and random noise introduced by the receiver.Meanwhile,due to the influence of orbit distribution of the actual triple star orbits,the simulation results of the sparse flight with the 7-bit Barker code orbits are given as a comparison and reference to illuminate the significance of orbit distribution for this reconstruction results.This method has prospects for sparse flight 3-D imaging in high latitude areas for its short revisit period. 展开更多
关键词 principal component analysis(PCA) spaceborne synthetic aperture radar(SAR) sparse flight sparse spectrum by interferometry 3-D imaging
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Application of Morphological Component Analysis in Seismic Data Reconstruction
2
作者 Li Haishan Wu Guochen Yin Xingyao 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2012年第A02期48-56,共9页
关键词 石油 地球物理勘探 地质调查 油气资源
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Inverse synthetic aperture radar imaging based on sparse signal processing 被引量:2
3
作者 邹飞 黎湘 Roberto Togneri 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2011年第5期1609-1613,共5页
Based on the measurement model of inverse synthetic aperture radar (ISAR) within a small aspect sector,an imaging method was presented with the application of sparse signal processing.This method can form higher resol... Based on the measurement model of inverse synthetic aperture radar (ISAR) within a small aspect sector,an imaging method was presented with the application of sparse signal processing.This method can form higher resolution inverse synthetic aperture radar images from compensating incomplete measured data,and improves the clarity of the images and makes the feature structure much more clear,which is helpful for target recognition.The simulation results indicate that this method can provide clear ISAR images with high contrast under complex motion case. 展开更多
关键词 ISAR imaging sparse component analysis target recognition high resolution target image
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基于PCA与K-SVD的地震数据去噪方法
4
作者 胡海鹏 徐振旺 +3 位作者 未晛 郭乃川 卢仙娜 陈伟 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第2期370-381,共12页
噪声干扰严重影响地震信号的质量,研究优秀的地震数据去噪方法是地震勘探领域一项具有挑战的任务。针对传统字典学习K-SVD去噪算法在处理地震数据时的局限性,文中提出了一种结合主成分分析(PCA)和K-SVD的地震数据去噪方法。首先,利用PC... 噪声干扰严重影响地震信号的质量,研究优秀的地震数据去噪方法是地震勘探领域一项具有挑战的任务。针对传统字典学习K-SVD去噪算法在处理地震数据时的局限性,文中提出了一种结合主成分分析(PCA)和K-SVD的地震数据去噪方法。首先,利用PCA对地震数据降维处理,将高维地震数据转换到更低维度的特征空间,有效提取地震信号的主要特征,减少数据冗余,降低计算复杂度;其次,通过PCA与K-SVD联合将信号表示为一组稀疏的基向量线性组合,捕获地震信号的稀疏性质,有效去除噪声;最后,在模拟数据和实际地震数据集上对比三种方法的有效性。数据试算和实际数据试验结果表明,基于PCA与K-SVD的地震数据去噪方法在去除地震数据中噪声的同时,能够保留地震信号的重要特征,显著提高了地震数据的信噪比,与传统KSVD算法相比,不仅有更低的计算成本,而且能够实现更好的去噪效果,为地震数据的去噪处理提供了一种新思路。 展开更多
关键词 稀疏表示 主成分分析 降维处理 K-SVD 去噪
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基于稀疏自编码器SAE和优化RUSBoost的窃电检测
5
作者 袁铭敏 姚鹏 +3 位作者 易欣 曾纬和 李乾 孙健 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期62-71,共10页
为提升检测精度,并降低计算复杂度,提出一种基于稀疏自编码器SAE和优化RUSBoost的窃电检测。根据用户内部、用户间和温度用电量关系三个方面,将用电用户标记为良性或恶意用户;在为数据指定标签后,通过引入基于重构独立成分分析和稀疏自... 为提升检测精度,并降低计算复杂度,提出一种基于稀疏自编码器SAE和优化RUSBoost的窃电检测。根据用户内部、用户间和温度用电量关系三个方面,将用电用户标记为良性或恶意用户;在为数据指定标签后,通过引入基于重构独立成分分析和稀疏自动编码器,从数据中提取特征;使用差分进化随机欠采样增强RUSBOOST和Jaya优化的RUSBOOST进行分类;在两个数据集上的实验结果表明了提出方法能够实现轻量级和高精度的窃电检测。 展开更多
关键词 重构独立成分分析 稀疏自动编码器 窃电检测 差分进化
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基于K-SCA假设的欠定盲源分离
6
作者 杨文 张宏怡 普杰信 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期187-189,共3页
传统稀疏算法对信号的稀疏程度要求高、抗噪能力差。针对该问题,从K-SCA假设出发,提出一种基于超平面隶属度函数的欠定盲源分离算法。该函数基于局部统计,具有良好的抗噪性能,适用于噪声和信号稀疏程度较低条件下的信号分离。实验结果表... 传统稀疏算法对信号的稀疏程度要求高、抗噪能力差。针对该问题,从K-SCA假设出发,提出一种基于超平面隶属度函数的欠定盲源分离算法。该函数基于局部统计,具有良好的抗噪性能,适用于噪声和信号稀疏程度较低条件下的信号分离。实验结果表明,相比同类算法,该算法对信号稀疏要求低、分离精度高、容噪能力强。 展开更多
关键词 K-sca假设 欠定盲源分离 超平面聚类 稀疏分析
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基于多形态学成分分析的图像融合 被引量:1
7
作者 马晓乐 王志海 胡绍海 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期10-17,共8页
将多尺度分解与稀疏表示相结合,提出了一种基于多形态学成分分析(MCA)的图像融合算法。采用基于联合稀疏表示(JSR)的方法融合卡通子图像中的冗余和互补信息,并利用基于方向特征的方法融合具有更多细节信息和噪声的纹理子图像。结果表明... 将多尺度分解与稀疏表示相结合,提出了一种基于多形态学成分分析(MCA)的图像融合算法。采用基于联合稀疏表示(JSR)的方法融合卡通子图像中的冗余和互补信息,并利用基于方向特征的方法融合具有更多细节信息和噪声的纹理子图像。结果表明,提出的图像融合算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于先进的图像融合算法。 展开更多
关键词 图像融合 多尺度分解 形态学成分分析(MCA) 联合稀疏表示(JSR)
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噪声干扰下基于PCA-SF的轴承故障诊断方法 被引量:2
8
作者 季珊珊 杜华东 +3 位作者 管伟琴 王金瑞 陈新龙 李倩 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期132-137,共6页
机械故障诊断对降低维修成本和预防事故至关重要。振动信号监测是机械故障诊断中一种有效可行的方法。然而,所采集故障信号往往容易受到其他设备噪声的干扰。因此,从受噪声干扰的监测信号中提取与故障相关的周期脉冲是故障诊断的基础,... 机械故障诊断对降低维修成本和预防事故至关重要。振动信号监测是机械故障诊断中一种有效可行的方法。然而,所采集故障信号往往容易受到其他设备噪声的干扰。因此,从受噪声干扰的监测信号中提取与故障相关的周期脉冲是故障诊断的基础,也是难点。为解决此问题,提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和稀疏滤波(Sparse Filtering,SF)的机械故障特征提取方法。具体来说,首先利用PCA提取噪声干扰信号段的主成分,然后利用SF从主成分中提取有效特征。为减小SF模型的过拟合问题,采用L1/2范数对其目标函数进行正则化约束。最后,将提取的特征输入到Softmax分类器中进行故障识别。分别通过一组仿真和实验案例对所提PCA-SF方法的有效性进行验证。实验结果表明,该方法不仅能准确实现故障分类,而且优于其他传统方法。 展开更多
关键词 故障诊断 噪声干扰 主成分分析 稀疏滤波
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面向不平衡数据集的浓香型白酒基酒等级分类研究 被引量:4
9
作者 王继华 李兆飞 +2 位作者 杨壮 赵娜 张贵宇 《中国酿造》 CAS 北大核心 2024年第1期184-189,共6页
为解决基于气相色谱-质谱联用(GC-MS)仪采集的浓香型白酒基酒等级分类中样本不均衡导致分类模型性能下降的问题,提出了一种面向不平衡数据集的浓香型白酒基酒分类研究。该方法首先采用合成少数类过采样技术(SMOTE)对浓香型基酒样品中少... 为解决基于气相色谱-质谱联用(GC-MS)仪采集的浓香型白酒基酒等级分类中样本不均衡导致分类模型性能下降的问题,提出了一种面向不平衡数据集的浓香型白酒基酒分类研究。该方法首先采用合成少数类过采样技术(SMOTE)对浓香型基酒样品中少数类样本进行扩充,改善样本的不均衡性;然后结合稀疏主成分分析(SPCA)对GC-MS图谱数据进行降维;最后使用深度森林(DF)分类器建立浓香型白酒基酒分类识别模型。结果表明,使用SMOTE算法对基酒数据集进行平衡之后能够有效提高模型分类准确率,所建立的浓香型基酒分类模型正确率达到96.61%,该分类模型的建立对基酒等级分类能起到一定的指导和借鉴作用。 展开更多
关键词 气相色谱-质谱联用 浓香型白酒基酒 合成少数类过采样技术 稀疏主成分分析 基酒分类
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结构运营模态参数识别的稀疏分量分析新方法
10
作者 刘迅 卓卫东 +1 位作者 何肖斌 张培旭 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第5期1008-1016,共9页
结合时频掩码技术和模糊C均值聚类,提出一种结构运营模态参数识别新方法。该方法根据结构振动响应的能量信息建立时频掩码,通过时频掩码求解结构模态响应,采用单自由度模态参数识别技术从模态响应中识别模态频率和阻尼比。结构振动响应... 结合时频掩码技术和模糊C均值聚类,提出一种结构运营模态参数识别新方法。该方法根据结构振动响应的能量信息建立时频掩码,通过时频掩码求解结构模态响应,采用单自由度模态参数识别技术从模态响应中识别模态频率和阻尼比。结构振动响应能量峰值处的时频系数被依次提取,经单源点检测后采用模糊C均值聚类对其聚类,将第一个聚类中心作为模态振型。通过数值案例和框架结构试验验证所提方法的有效性。结果表明,所提方法具有良好的模态参数识别精度和噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 运营模态参数识别 盲源分离 稀疏分量分析 时频掩码 聚类方法
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面向阶段任务的携行器材品种确定方法
11
作者 吴巍屹 贾云献 +5 位作者 姜相争 史宪铭 刘洁 刘彬 董恩志 朱曦 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2054-2064,共11页
维修器材是有效实施维修保障的物质基础,携行器材品种确定是开展维修器材携行决策的关键。针对执行阶段任务武器装备维修器材品种多、影响因素复杂且关联关系不明确造成的携行器材品种确定困难的现实问题,提出了一种将改进稀疏核主成分... 维修器材是有效实施维修保障的物质基础,携行器材品种确定是开展维修器材携行决策的关键。针对执行阶段任务武器装备维修器材品种多、影响因素复杂且关联关系不明确造成的携行器材品种确定困难的现实问题,提出了一种将改进稀疏核主成分分析(sparse kernel principal component analysis,SKPCA)算法与长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型相结合的阶段任务携行器材品种确定方法。在分析与任务阶段时序相关的携行器材影响因素及特征指标的基础上,运用基于弹性惩罚的SKPCA降维算法,对器材特征进行降维分析并得到低维稀疏特征向量,通过缩减数据容量增强特征指标的可解释性;运用混沌序列改进花授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)优化LSTM超参数,构建混沌FPA-LSTM预测模型,精准进行携行器材品种确定。通过对演习携行器材品种确定算例分析验证了所提方法的科学性和可行性。 展开更多
关键词 携行器材 阶段任务 稀疏核主成分分析 影响因素分析 花授粉算法 长短时记忆神经网络
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基于形态滤波和稀疏分量分析的滚动轴承故障盲分离 被引量:18
12
作者 李豫川 伍星 +1 位作者 迟毅林 刘畅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期170-174,共5页
为有效分离滚动轴承复合故障特征,提高故障诊断正确率,针对旋转机械调制故障信号非线性、强噪声干扰以及故障源信号未知的问题,提出一种基于形态滤波(Morphological Filtering,MF)和稀疏分量分析(Sparse Component Analysis,SCA)相结合... 为有效分离滚动轴承复合故障特征,提高故障诊断正确率,针对旋转机械调制故障信号非线性、强噪声干扰以及故障源信号未知的问题,提出一种基于形态滤波(Morphological Filtering,MF)和稀疏分量分析(Sparse Component Analysis,SCA)相结合的故障诊断方法。该方法首先对观测信号进行形态滤波提取信号中重要调制特征并使信号满足稀疏性要求,应用SCA分离滤波后的观测信号。在完备及欠定条件下对故障轴承加速度信号进行实验验证,分析结果表明该方法能够有效分离提取滚动轴承故障特征。 展开更多
关键词 形态滤波 稀疏分量分析 故障诊断 滚动轴承
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稀疏字典编码的超分辨率重建 被引量:20
13
作者 李民 程建 +1 位作者 乐翔 罗环敏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1315-1324,共10页
基于学习的超分辨率方法通常根据低分辨率图像从样本库中选取若干特征相似的匹配对象,再使用优化算法进行超分辨率估计,但其结果受匹配对象的质量限制,并且匹配特征一般只选择图像的几何结构信息,匹配准确性较低.提出了稀疏字典编码的... 基于学习的超分辨率方法通常根据低分辨率图像从样本库中选取若干特征相似的匹配对象,再使用优化算法进行超分辨率估计,但其结果受匹配对象的质量限制,并且匹配特征一般只选择图像的几何结构信息,匹配准确性较低.提出了稀疏字典编码的超分辨率模型,将高、低分辨率图像特征块统一进行稀疏编码,建立高、低分辨率图像的稀疏关联,同步实现匹配搜索和优化估计,突破了上述方法的限制.应用形态分量分析法提取图像的特征数据,提高了特征匹配的准确性,并同步实现超分辨率重建和降噪功能.优化方法采用稀疏K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算速度.采用自然图像进行实验,与其他基于学习的超分辨率算法相比,重建所得到的图像质量更优. 展开更多
关键词 超分辨率 稀疏字典 基于学习 形态分量分析 稀疏K-SVD
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基于超平面法矢量的欠定盲信号分离算法 被引量:12
14
作者 肖明 谢胜利 傅予力 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期142-149,共8页
探讨欠定情况下(观测信号少于源数目)的盲信号分离.首先给出了m维超平面的法矢量的计算公式,提出了一个基于超平面法矢量的矩阵恢复算法.其次针对语音分离,提出了k源区间及其检测方法,从而使k-SCA条件下的算法推广到了非稀疏信号的盲分... 探讨欠定情况下(观测信号少于源数目)的盲信号分离.首先给出了m维超平面的法矢量的计算公式,提出了一个基于超平面法矢量的矩阵恢复算法.其次针对语音分离,提出了k源区间及其检测方法,从而使k-SCA条件下的算法推广到了非稀疏信号的盲分离.在源信号重建上,提出了一个简化l^1范数解的新算法.几个仿真实验(含语音信号实验)证实了所提出算法的性能. 展开更多
关键词 欠定盲信号分离(BSS) 稀疏成分分析(sca) 超平面聚类 法矢量 k源区间
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基于改进形态分量分析的齿轮箱轴承多故障诊断研究 被引量:20
15
作者 李辉 郑海起 唐力伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期135-140,共6页
形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号和图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号。针对传统形态分量分析的字典选择和阈值选择的缺陷,提出了基于自适应字典选择和TH-MOM... 形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号和图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号。针对传统形态分量分析的字典选择和阈值选择的缺陷,提出了基于自适应字典选择和TH-MOM(Hard Threshold-MOM)的阈值更新策略,通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究,结果表明:该方法不仅能将形态各异的多分量信号进行有效分离,提高了信噪比,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效地识别轴承的故障类型和部位。 展开更多
关键词 形态分量分析 稀疏表示 故障诊断 轴承 独立分量分析 信号处理
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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
16
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. 展开更多
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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推广的正则化FOCUSS算法及收敛性分析 被引量:17
17
作者 杜小勇 胡卫东 郁文贤 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期922-925,共4页
针对一类可分的稀疏性度量函数,利用梯度分解技术给出了稀疏信号重构的拟牛顿算法。进一步研究表明,基于再加权最小2 范数的FOCUSS算法以及基于p 范数的正则化FOCUSS算法都是拟牛顿算法的特例。由此导出了可用于稀疏成份分析的广义正则... 针对一类可分的稀疏性度量函数,利用梯度分解技术给出了稀疏信号重构的拟牛顿算法。进一步研究表明,基于再加权最小2 范数的FOCUSS算法以及基于p 范数的正则化FOCUSS算法都是拟牛顿算法的特例。由此导出了可用于稀疏成份分析的广义正则化FOCUSS算法,并证明了该算法的收敛性。数值结果表明广义FO CUSS算法收敛到局部极小点,并且在迭代初值较为准确时能找到最合理的稀疏解。 展开更多
关键词 稀疏成份分析 可分性度量 正则化 收敛性
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基于频域单源区间的具有延迟的欠定盲分离 被引量:20
18
作者 肖明 谢胜利 傅予力 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期2279-2283,共5页
本文研究如何分离具有延迟而无回波的混叠信号.提出了欠定情况(即感知器少于源信号)下具有时间延迟的信道估计算法,称为单源区间衰减和延迟恢复(AD-MRISSI)算法;它在理论上能无偏差地估计信道,在应用中能准确地估计延迟和精确地估计衰减... 本文研究如何分离具有延迟而无回波的混叠信号.提出了欠定情况(即感知器少于源信号)下具有时间延迟的信道估计算法,称为单源区间衰减和延迟恢复(AD-MRISSI)算法;它在理论上能无偏差地估计信道,在应用中能准确地估计延迟和精确地估计衰减.也提出了一个基于稀疏原则的源信号重建算法,能避免Bofill算法中的求解二阶锥规划问题.几个语音信号实验展示了其有效性和实用性. 展开更多
关键词 盲源分离 单源区间 延迟源 独立分量分析 稀疏成分分析
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形态分量分析在齿轮箱复合故障诊断中的应用 被引量:10
19
作者 李辉 郑海起 唐力伟 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期620-626,724-725,共7页
针对齿轮箱复合故障难以检测和诊断难题,提出了基于形态分量分析的齿轮箱复合故障诊断方法。形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号或图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分... 针对齿轮箱复合故障难以检测和诊断难题,提出了基于形态分量分析的齿轮箱复合故障诊断方法。形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号或图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号。通过仿真信号和齿轮箱轴承、齿轮复合故障振动实验信号的研究结果表明:形态分量分析技术不仅能将形态各异的多分量信号进行有效分离、提取故障特征,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别齿轮箱的故障类型和故障发生部位,其性能优于传统的独立分量分析。 展开更多
关键词 形态分量分析 稀疏分量分析 故障诊断 齿轮箱 独立分量分析 信号处理
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基于稀疏性的图像去噪综述 被引量:22
20
作者 郭德全 杨红雨 +1 位作者 刘东权 何文森 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第2期406-413,共8页
利用图像的稀疏与冗余表达模型去噪是当前较为新颖的去噪方法,在对国内外稀疏模型去噪文献进行理解和分析的基础上,回顾稀疏性去噪研究的发展,阐明稀疏去噪的原理与降噪模型。总结用于稀疏去噪中的各类方法,介绍利用稀疏性在图像去噪中... 利用图像的稀疏与冗余表达模型去噪是当前较为新颖的去噪方法,在对国内外稀疏模型去噪文献进行理解和分析的基础上,回顾稀疏性去噪研究的发展,阐明稀疏去噪的原理与降噪模型。总结用于稀疏去噪中的各类方法,介绍利用稀疏性在图像去噪中的分解与重构过程,并将小波法去噪、多尺度几何分析法去噪、独立成分法去噪中所涉及的传统稀疏性与当前的稀疏与冗余表达模型去噪对比分析。最后基于对稀疏性去噪方法的分析,提出对稀疏去噪研究方法的一些展望。 展开更多
关键词 稀疏去噪 降噪模型 小波方法 多尺度几何分析 独立成分分量
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