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为了从含噪声的测量矢量中重构原始信号,研究了稀疏补分析模型下近似最优子空间追踪信号重构算法.针对直接采用稀疏综合模型下子空间追踪过程非最速梯度下降和信号重构概率不高的缺点,根据稀疏补分析模型下不同类型分析字典的结构特点来设计近似目标优化函数;改进了迭代追踪过程;优化了稀疏补取值方法;提出并实现了基于稀疏补分析模型的近似最优分析子空间追踪算法.仿真实验证明,当稀疏补运算符分别采用随机紧支框架和二维全变分矩阵时,算法的完全重构信号概率均明显高于ASP、AHTP、AIHT、AL1、GAP算法的完全重构信号概率;对于含高斯噪声的输入信号,算法的重构信号综合平均PSNR比相应的ASP、AHTP、AIHT算法分别提高了0.8dB、1.38dB、3.13 dB,但比GAP和AL1算法降低了0.32 dB和0.6dB.算法的完全重构概率与综合重构性能有了明显提高,收敛充分条件得到进一步简化. 相似文献
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改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化 总被引:3,自引:0,他引:3
为了克服Contourlet融合在远离支撑区间上出现的混叠成分,抑制融合图像在奇异处产生伪吉布斯现象,提出了改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化Contourlet (SFLCT)域多聚焦图像融合方法.采用SFLCT而不是原始的Contourlet对多聚焦图像进行分解,并将多聚焦图像空域融合方法中评价图像清晰度的指标引入到SFLCT变换域,用拉普拉斯能量来选择变换域系数.然后,逆SFLCT重构得到融合结果.最后,采用循环平移来提高SFLCT的平移不变性,有效抑制融合图像在奇异处产生伪吉布斯现象.实验结果表明:对于多聚焦图像,所提方法比循环平移小波变换法的互信息提高了5.87%, QAB/F提高了2.70%,比循环平移Contourlet方法的互信息提高了1.77%, QAB/F提高了1.29%;视觉效果优于典型的空域分块拉普拉斯能量方法和平移不变小波变换方法. 相似文献
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分析了非高斯噪声(NGS)理论模型研究发展过程,特别是作为NGS理论模型的脉冲干扰造成的影响进行了分析,同时着重综述了NGS理论模型发展现状,并给出了较详细的概率描述,对各种污染NGS的接收信号的检测和处理给出了不同的方法,为在这种NGS环境下信号的检测和处理提供了理论依据。 相似文献
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提出了一种用计算机图形学最基本的光线追踪算法和Torrance-Sparrow光照模型来三维显示棋盘上放置光滑黄色球的方案,给出了方案的设计原理,最后通过软件实现证明,该方案可得到良好的三维显示效果。由显示结果可见,光滑黄色球的不同角度光亮效果以及阴影效果清晰可见,棋盘的不同部分明暗效果明显。 相似文献
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传统人工神经网络模型中,同一隐层各神经元的激励函数是相同的,这与人类神经元的实际情况不一致。为此,构造一种隐层各神经元激励函数互不相同的前向神经网络模型,采用一簇Chebyshev正交多项式序列作为其隐层各神经元的激励函数(简称Chebyshev前向神经网络),并为Chebyshev前向神经网络推导基于梯度下降法的网络参数训练算法。仿真实验表明,基于梯度下降法的Chebyshev前向神经网络算法能够有效调整网络参数,使之以较高的精度逼近具有复杂模式的样本数据集。 相似文献
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为了从含噪声的测量矢量中重构信号,研究了稀疏补分析模型理论及其迭代硬阈值正交投影算法。通过采用稀疏补正交投影修改了稀疏补分析模型下迭代硬阈值算法的迭代追踪过程;分析了迭代步长和稀疏补取值大小对算法收敛速度和重构性能的影响,找出了选取最优迭代步长和最佳稀疏补取值方法;提出并实现了稀疏补分析模型下迭代硬阈值正交投影算法,给出了算法收敛的充分条件和重构信号误差范围。仿真实验结果表明,算法的平均运算时间仅仅为AIHT、AL1和GAP算法的19%、11%和10%;算法重构信号的综合平均峰值信噪比(PSNR)比AIHT算法提高了0.89dB,但比AIHT、AL1算法稍逊色。算法在满足给定条件下能够以高概率实现含噪信号重构,重构信号的综合平均PSNR与典型算相比没有明显下降,但运算时间大为缩短,收敛速度更快。 相似文献
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本文以"微波技术与天线"课程为例,展示了EIP-CDIO教育模式的理论与实践教学相结合教学改革新方法。我们以独特的授课方式和科学的培养方案为基础,强调理论研讨与团队实践的有机结合,并在培养过程中注重人文精神的熏陶,可使学生的责任感、观察力、创造力和工程能力得到加强。实践教学结果表明,本教学实践方法在理论知识掌握和创新能力培养上,教学效果优于传统教学模式。 相似文献
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Grouplet变换是通过Haar变换实现的一种二维图像多尺度分析技术,拥有根据图像的纹理结构自适应改变基的能力,从而具有较好的稀疏性。与小波变换相比,Grouplet变换在针对纹理复杂的金属断口图像的识别方面具有更优越的性能;将Grouplet变换与关联向量机结合,采用Grouplet熵作为特征,关联向量机作为识别器,提出了一种新的基于Grouplet熵-RVM的航空构件断口图像识别方法。试验表明:该方法结合了Grouplet变换以及关联向量机的优势,在针对222张断口图像的训练与识别中,识别率达到了85.58%,相比Grouplet熵-SVM方法识别速率提高了5倍。 相似文献