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1.
压缩感知研究   总被引:38,自引:0,他引:38  
经典的香农采样定理认为,为了不失真地恢复模拟信号,采样频率应该不小于奈奎斯特频率(即模拟信号频谱中的最高频率)的两倍.但是其中除了利用到信号是有限带宽的假设外,没利用任何的其它先验信息.采集到的数据存在很大程度的冗余.Donoho等人提出的压缩感知方法(Compressed sensing或Compressive Sampling,CS)充分运用了大部分信号在预知的一组基上可以稀疏表示这一先验信息,利用随机投影实现了在远低于奈奎斯特频率的采样频率下对压缩数据的直接采集.该方法不仅为降低采样频率提供了一种新思路,也为其它科学领域的研究提供了新的契机.该文综述性地阐述了压缩感知方法的基本原理,给出了其中的一些约束问题和估计方法,并介绍压缩感知理论的相关问题——矩阵填充,最后讨论了其未来可能的应用前景.  相似文献
2.
一种面向高维符号数据的随机投影聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
现实数据往往分布在高维空间中,从整个向量空间来看,这些数据间的联系非常分散,因此如何降低维数实现高维数据的聚类受到众多研究者的普遍关注.介绍了一种适用于符号型高维数据的随机投影聚类算法.其根据频率选择与聚类相关的维向量,随机产生并根据投影聚类效果择优选择聚类中心及相关维向量,将投影聚类算法扩展至符号数据空间.实验结果证实了这种算法的实用性与有效性.  相似文献
3.
基于压缩传感和LDPC码的图像水印算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
现有的数字水印算法在鲁棒性和篡改检测方面存在不足,提出一种新的水印算法.该算法通过对原始图像进行线性随机投影,得到的压缩测量值经过LDPC(Low Density Parity Check,低密度奇偶校验码)编码,以水印方式嵌入到原始图像中;篡改检测时,同样对篡改图像进行线性随机投影,得到的测量值作为边信息,对提取的水印进行LDPC译码.通过估计原始图像和篡改图像的压缩测量值,并求解一个l1范数问题,实现图像的篡改检测.仿真实验证明,该算法不仅具有较强的抗攻击能力,还具有较好的篡改检测能力.  相似文献
4.
基于亚高斯随机投影的图像重建方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
将亚高斯随机投影引入可压缩传感CS(compressed sensing)理论,给出了两种新类型的CS测量矩阵:稀疏投影矩阵和非常稀疏投影矩阵.利用亚高斯分布尾部的有界性,证明了这两种矩阵满足CS测量矩阵的必要条件.同时,进一步说明由于这两种矩阵构成元素的稀疏性可以简化图像重建过程中的投影计算,从而提高重建速度.实验结果表明新的测量矩阵均有较好的测量效果,在满足一定测量数目要求的条件下可以精确重建.最后给出了这两种矩阵与一般采用的高斯测量矩阵的重建结果比较和分析.  相似文献
5.
刘红  刘蓉  李书玲 《计算机应用》2015,35(1):189-193
针对手势交互中手势信号的相似性及不稳定性,设计并实现了一种基于随机投影(RP)的加速度手势识别方法.识别系统包含训练阶段和测试阶段:训练阶段运用动态时间规整(DTW)和近邻传播(AP)算法对训练集中的每一个手势迹创建样本中心;测试阶段先通过计算未知手势迹与样本中心的距离找出候选姿势迹,然后用RP算法将候选手势迹和未知手势迹投影到低维子空间,把识别问题转换成l1-minimization问题来对未知的手势迹进行识别.在采集的2400个数据样本上进行了基于特定人和非特定人的实验,结果表明所提算法分别取得了98.41%和96.67%的识别率,该方法能够有效识别加速度手势动作.  相似文献
6.
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)负责感知、采集、处理和监控环境数据,但是容易受限于资源。压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论表明,利用最优化理论,稀疏信号可以从少量的非自适应线性投影中高概率精确恢复。根据CS理论设计WSN的数据压缩方法只依赖于信号内在的结构和内容,而不是信号的带宽,弥补了WSN的不足;提出了基于稀疏随机投影的编码方法;仿真结果表明系统在满足误差要求条件下构造的数据包减少至结点数目的30%,提高了WSN通信效率,降低了系统能耗。  相似文献
7.
d维点集离群数据挖掘技术是目前数据挖掘领域的研究热点之一。当前基于距离或最近邻概念进行离群数据挖掘时,在高维数据情况下的挖掘效果不佳,鉴于此,将基于角度的离群因子应用到高维离群数据挖掘中,提出一种新的基于随机投影算法的离群数据挖掘方案,它只需要用接近线性时间的方法就能预测所有数据点的基于角度的离群因子。该方法可以用于并行环境进行并行加速。对近似质量进行了理论分析,以保证算法的可靠性。合成和真实数据集实验结果表明,对超高维数据集,该方法效率高、可伸缩性强。  相似文献
8.
利用随机投影加速技术将高维矩阵的奇异值分解(SVD)投影到一个低维子空间上进行,可以减少SVD消耗的时间。定义了奇异值随机投影压缩算子,取代之前的奇异值压缩算子,并用这个算子改进了定点连续(FPC)算法得到FPCrp算法。对改进前后的算法进行了大量实验,结果表明:随机投影技术能够在保持算法鲁棒性和精度的同时,节省50%以上的时间。因此,基于随机投影技术的矩阵填充算法更适合求解大规模问题。  相似文献
9.
周燕  曾凡智 《计算机应用》2011,31(6):1508-1511
针对压缩域视频流的完整性认证问题,提出了一种基于压缩传感(CS)的视频水印算法。以H.264压缩视频流为研究对象,通过对视频序列的I帧进行压缩传感随机投影,得到少量的测量值,经过量化和置换加密,最后以水印的方式嵌入到P帧具有最大运动矢量幅值的宏块中。认证时,从含水印视频序列的P帧提取水印,并对I帧进行相同的压缩传感随机投影,通过比较测量值的差异,实现对视频的完整性认证。仿真结果表明,该算法具有较好的视频质量,对码率的影响较小,对帧删除、帧插入、重压缩等攻击具有较强的鲁棒性。  相似文献
10.
周静波  殷俊  金忠 《计算机科学》2011,38(9):177-181
研究在高维数据中如何产生聚类成员,并提出一种新的构造聚类成员的方法。为解决高维数据的维度对构造成员带来的影响,新的构造方法在构造聚类成员之前利用局部保持投影先对高维数据进行维度约减,然后在约减后的子空间中用随机投影结合K均值方法构造聚类成员。最后讨论了局部保持投影子空间维度的选取。实验表明,新方法得到的结果要明显优于已有的主分量分析结合下采样方法和简单的随机投影方法。  相似文献
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