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992.
993.
本文提出了改进的SKPCA降维方法。在特征向量稀疏化表达的基础上,实现了一阶降维、二阶降维与非线性降维。在增强特征向量表达能力的同时最大限度去除了冗余信息。实验证明利用改进的SKPCA降维方法获得的特征向量,检索效果优于SPCA方法。 相似文献
994.
目前存在的CS恢复算法中大都采用固定的基函数,也就是在确定的域中对信号进行分解,比如:DCT域、小波域和梯度域,但这些域都忽略了自然信号的非平稳特性,缺乏自适应能力,从而不能够将图像分解得足够稀疏,也就使得CS恢复的效果很差,限制了CS在图像方面的应用。提出了一种基于分离Bregman迭代方法求解协同稀疏模型正则化的图像压缩感知恢复算法,能够在有效地刻画图像的局部平滑性和非局部自相似性的同时,获得更高质量的图像恢复效果。实验证明了本文提出算法的有效性,并且在峰值信噪比PSNR方面,比目前主流最好的算法高1 dB。 相似文献
995.
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近年来,随着信号的稀疏性理论越来越受到人们的关注,稀疏表征分类器也作为一种新型的分类算法被应用到话者识别系统中。该模型的基本思想是:只要超完备字典足够大,任意待测样本都能够用超完备字典进行线性表示。基于信号的稀疏性理论,未知话者的向量系数,即稀疏解可以通过L1范数最小化获取。超完备字典则可视为语音特征向量在高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)上进行MAP自适应而得到的大型数据库。采用稀疏表征模型作为话者辨认的分类方法,基于TIMIT语料库的实验结果表明,所采用的话者辨认方法,能够大大提高说话人识别系统的性能。 相似文献
997.
在压缩采样中,测量矩阵应该和表达字典有尽可能小的相干性,随机测量矩阵一直被使用是因为其和任何表达字典都有较小的相干性。提出一种基于梯度迭代最小化方法,作为格拉斯曼框架设计的一种变体,通过优化一个初始的随机测量矩阵来得到相干性更小的测量矩阵。仿真结果表明所设计的测量矩阵具有更好的性能。 相似文献
998.
999.
1000.
随着软件产业的不断发展,软件不断向系统化、集成化发展,软件所实现的功能越来越强大,复杂程度越来越高,最终导致软件质量越来越难以保证。软件测试性分析能够提供软件测试性信息,通过这些信息设计人员能在设计和测试执行之前确定测试的难易程度和所需资源,从而决定是否需要修改设计以得到一个更易测试的软件。以信息论软件测试性分析方法为基础,将程序转化为信息转换图进而利用信息论的方法进行测试性分析,最后引入模糊综合评价的方法对分析结果进行评价,并通过实例对该方法的有效性进行验证。 相似文献