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针对基于稀疏表示(Sparse representation,SR)的数据压缩压缩率低、重构精度低等问题,本文提出一种基于双迭代的聚能量字典学习算法,把高维信号映射到低维特征空间,当低维特征空间保留高维原始信号越多的特征时,高维信号从低维特征空间中恢复出来的精度越高。为了使低维字典保留高维字典更多的主成分,本文提出了一个新的变换,被命名为?变换,能提升高维字典的能量集中性。除此之外,针对高维字典与低维字典的耦合关系,建立了双循环迭代训练,增加字典的能量集中性与字典的表达能力。实验表明,相比于传统算法,本文提出算法字典学习收敛速度提升了3倍以上。此外,该方法可以得到较高的压缩比和更高质量的重构信号。 相似文献
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探讨不同特性的壳聚糖对其制备微胶囊的性能影响。以不同脱乙酰度和不同相对分子质量的壳聚糖为壁材、以维生素E(VE)为芯材制备微胶囊,分析所制微胶囊的性能指标。相对分子质量为9.18×105的壳聚糖所制得的微胶囊粒度小且耐热性能良好;脱乙酰度对微胶囊耐热强度影响不大,对粒度大小有较大的影响,具有较好粒度及粒度分布的是脱乙酰度为87.0%的壳聚糖。壳聚糖包埋VE制备微胶囊效果良好,包埋率达到83.5%,可以根据微胶囊性能的要求和合成条件选择不同特性的壳聚糖或对壳聚糖进行适当改性处理。 相似文献
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