基于投影梯度法的非负矩阵分解稀疏算法

文章提出了一种基于投影梯度法的非负矩阵分解稀疏算法,该算法通过引入基于投影梯度的迭代方法,来解决加向量1-范数约束以及加向量2-范数约束的非负矩阵分解问题,得到了局部最优解。通过实验表明该算法在分解时间以及基矩阵的稀疏度表达能力上优于NMF算法和SNMF算法。     

基于Sql Server BI平台和决策树技术的CET-4成绩分析

文章首先对Sql Server 2008商业智能平台及决策树技术相关理论作了介绍,然后对挖掘数据源数据进行了一系列预处理。利用Sql Server 2008商业智能平台下的决策树技术并采用数据挖掘扩展语言即DMX语言创建了CET-4成绩分析决策树模型。分类矩阵和挖掘提升图分别对该模型的评估结果表明了模型具有较高的可靠性和分类准确度,同时模型对应的一些规则可作为英语教学管理和改革的重要参考依据。     

压缩感知理论及其在成像技术中的应用

在传统的Shannon/Nyquist采样定理指导下,信号处理往往面临两大难题:A/D转换器技术的限制和海量采样数据的处理压力.压缩感知(CS)理论表明当信号具有稀疏性或可压缩性时,可以通过全局非自适应线性投影的方式,用远低于Shannon/Nyquist采样定理要求的频率获取信号的全部信息.以CS理论为基础的压缩成像(CI)技术在近年来得到了快速的发展.在概述CS理论的基础上,着重介绍了CI技术的原理及其发展状况,并从稀疏分解、观测矩阵的构造和重建算法3个方面对其关键问题进行了分析.CI系统可以显著节省感光器件的数量,避免了传统成像技术"先采样再压缩"方式带来的资源浪费.     

基于数字视频矩阵的气象演播系统的应用

为了解决电视媒体的差异性需求和数字化发展,本文提出了一种基于数字视频矩阵的气象演播系统。利用数字视频矩阵的技术特点和优势,合理地安排气象演播系统的构建,更简便地制作电视天气预报节目,直观地调整数字视频矩阵系统的参数来满足各类节目的不同需要。结果证明了该系统在建设后所有设备融合成一个整体,在操作流程方面更加简便,并且加强了设备保障的安全性。     

基于自适应共生矩阵选择的目标跟踪方法

针对单一固定特征无法适应目标及其背景变化的情况,提出了一种基于HSV颜色空间的共生矩阵的自适应特征选择的方法。首先将图像转换为HSV颜色空间,在每个颜色通道内对目标及其背景区域计算不同参数的共生矩阵,选择其中差异最大的前4个共生矩阵作为目标特征模型,通过比率对数矩阵计算的反向投影图,采样均值平移算法跟踪目标。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于 NIOS II 的图像压缩感知

压缩感知(CS)是近年来提出的一种针对稀疏信号处理的新方法,其核心是将压缩与采样同步进行,由于信号的投影测量数据远小于传统方法的数据量,突破了香农采样定理瓶颈从而使得高分辨率信号采集成为可能. NIOS Ⅱ嵌入式处理器是 ALTERA 公司推出的第二代片上可编程软核处理器,它的灵活性与可裁减性使其适用于终端数据处理.正交匹配追踪(OMP)算法是压缩感知理论中用于重构的经典算法,针对该算法对图像重构计算时需要大量存储空间并耗时巨大的问题,文中提出了图像分块压缩的改进方案;针对 OMP 算法重构时图像列与列之间数据相关性被割裂的现象,提出了图像均衡行列值的改进算法.实际系统运行结果显示两种改进方案均取得了良好效果     

基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取分析

图像纹理作为一种重要的视觉手段,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。目前常用的纹理特征提取的方法主要有统计方法、模型方法、信号处理方法和结构方法。灰度共生矩阵即为灰度级的空间相关矩阵,以其为基础的统计方法通过对矩阵统计量的求取较好地提取到了纹理特征,通过选取关键参数编程并进行仿真实现,分别求取了四个方向的灰度共生矩阵及其特征量来分析图像的纹理特征。     

使用矩阵实现LRU的页面置换算法

操作系统的内存管理一直是计算机领域研究的一个重要方向。文中分析了几种常用内存管理中的页面置换算法及其存在的问题,提出了LUR页面置换算法的操作系统内存管理中比较接近理想算法的一种页面置换算法,并阐述了使用矩阵方法实现该页面置换算法的原理。     

点云模型的谱聚类分割

为了实现点云模型的有意义分割,提出一种基于谱聚类的分割算法.首先用图G表示点云模型,将分割问题转化为图切割问题;然后根据归一化的非对称Laplacian矩阵构造谱聚类空间;最后通过移除掉多余的特征向量,在一个更低维的空间中找到了分割问题的松弛解.文中还给出了该算法相关定理的证明,并通过实验验证了算法的正确性和有效性.     

基于三峡库区水环境监测的WSN信息融合算法

由于三峡库区水环境监测无线传感器网络的信息量大,为了减小数据传输的能量开销,构建了一种新的无线传感器网络信息融合模型,采用了一种结合基于最小二乘原理的加权和关系矩阵的分布式信息融合算法,分析了该信息融合算法的基本原理和实现方法。实验结果表明:该分布式信息融合算法能有效去除冗余信息,提高了数据的准确度,降低了节点数传的能量消耗,延长了无线传感器网络的生命周期,降低了系统成本。