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71.
72.
在计算稀疏主成分(PCs)时,由于同时求k个主成分的做法可以减少计算所产生的累积误差,因此提出了基于正则化秩k矩阵逼近的稀疏主成分模型,并设计了求解该模型的块坐标下降法(BCD-s PCA-r SVD)。该算法的主要思想是先把变量按坐标分成2k个块,当固定其他2k-1个坐标块的变量时,求解关于单个坐标块的子问题并给出子问题的显式解,循环地求解这些子问题直至满足终止条件。该算法每次迭代的计算复杂度关于样本个数与变量维数都是线性的,并且证明了它是收敛的。该算法不仅易于实现,数值仿真结果表明,该算法应用到真实数据与合成数据上都是可行且有效的。它不仅使累积误差降低,而且具有较低的计算复杂度,因而可以有效地求解大规模稀疏主成分分析问题。 相似文献
74.
介绍分形Cantor集线阵和Sierpinski集平面阵的基本阵列结构和方向图特性,针对它们方向图高副辫的缺点提出了一种新的阵列结构——分形阵补集阵,这种稀疏阵列的方向图具有更低的副瓣。通过对多种不同分形阵的补集阵的研究,验证了分形补集阵具有更优秀的方向图特性。分形补集阵的提出为低副瓣稀疏阵的设计提供一种新的方法。 相似文献
75.
基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨算法 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了SAR图像稀疏性的成因,利用具有稀疏特性的Cauchy分布作为SAR图像相位历史域数据的先验分布,建立了基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨模型,通过减少每次迭代中矩阵求逆的次数,给出了模型的快速迭代求解算法。利用SAR图像的稀疏性先验,将SAR图像超分辨问题转化为形式简单的约束极值问题,避免了基于lk范数正则化超分辨方法的模型定阶问题。最后,利用MSTAR实测数据,在相位历史域的实验结果证实了该方法有效的超分辨能力和快速求解能力。 相似文献
76.
77.
针对暗弱空间环境中空间碎片的识别问题,提出了一种光照不均匀环境中的空间碎片识别方法。不同于现有识别方案,该方法从光照不均匀导致空间碎片图像源细节丢失造成识别性能下降的角度出发,首先将空间碎片的红外和可见光图像进行深度融合,并建立空间碎片融合图像数据库,然后基于训练样本采用深度学习技术训练得到空间碎片识别模型。算法分析表明,该图像融合方案具有高度的细节保留能力,识别模型具有在暗弱环境中高精度目标识别能力。最后进行了仿真实验,实验结果表明,该识别方案在姿态变化、图像源亮度变化等干扰条件下都具有较好的鲁棒性。 相似文献
78.
针对多分量非平稳时频信号的分析,提出了一种非参数加窗稀疏协方差迭代分析(Sparse Iterative Covariance-based Estimation,SPICE)法。该方法通过引入局部化的窗函数,并在窗内对信号建立非参数化的时频模型,以获取非平稳信号的局部时频特性。分析表明:给出的非参数时频模型,可通过加权最小二乘(Weighted Least Square,WLS)进行求解。当将WLS的加权矩阵的构建问题转换为广义噪声协方差矩阵时,提出的模型也可借助于加窗SPICE方法来进行求解。分析和仿真均表明:与传统方法相比,提出方法具有噪声抑制能力强、能量集中度高和对于载频差异较小信号的分离效果佳等优点。 相似文献
79.
80.
模型的稀疏选择与参数辨识及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于正则化技术的稀疏成分分析方法可同时完成模型选择和参数估计功能。现分别从迭代算法的设计和对应岭估计的构造两方面切入,研究正则化函数的选取及特点,并深入分析其模型参数辨识的机理,说明正则化参数与广义岭估计的最佳岭参数的耦合性。该方法可操作性强,可保证参数迭代的收敛性,对于正则化函数的构造和参数估计的统计特性分析均有规则可循。缺项多项式和制导工具误差系数求解的数值例子表明,该方法具有有效的一体化模型选择和参数估计功能。 相似文献