| 基于双迭代聚能量字典学习的数据压缩算法 |
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| 引用本文： | 代少飞,刘文波,王郑毅,李开宇.基于双迭代聚能量字典学习的数据压缩算法[J].数据采集与处理,2021,36(6):1147-1156. |
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| 作者姓名： | 代少飞 刘文波 王郑毅 李开宇 |
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| 作者单位： | 1.南京航空航天大学自动化学院，南京 211106;2.高速载运设施的无损检测监控技术工业和信息化部重点实验室，南京 211106 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（2018YFB2003304）资助项目；国家自然科学基金（61871218）资助项目；中央高校基本科研业务费（NJ2019007, NJ2020014）资助项目。 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 典学习 聚能量字典 稀疏表示 数据压缩 低维特征 |
| 收稿时间： | 2020/11/2 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/3/6 0:00:00 |
Data Compression Algorithm Based on Dual-iteration Concentrated Dictionary Learning |
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| DAI Shaofei,LIU Wenbo,WANG Zhengyi,LI Kaiyu.Data Compression Algorithm Based on Dual-iteration Concentrated Dictionary Learning[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2021,36(6):1147-1156. |
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| Authors: | DAI Shaofei LIU Wenbo WANG Zhengyi LI Kaiyu |
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| Affiliation: | 1.College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Nanjing 211106, China;2.Non-Destructive Testing and Monitoring Technology for High-Speed Transport Facilities Key Laboratory of Ministry of Industry and Information Technology, Nanjing 211106, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | dictionary learning concentrated dictionary sparse representation (SR) data compression low-dimensional features |
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