由图像的稀疏分解重建图像的快速算法

针对由图像的稀疏分解结果重建图像的速度极其缓慢这一问题,研究了表示图像的原子的能量分布特性。利用了表示图像内容的绝大部分原子的能量分布具有非常集中的特点,提出了由分解后的原子参数重建图像的快速算法。该算法对于一个原子的计算只限于原子能量集中的区域,并在此基础上实现了原子能量及原子归一化的快速计算。采用快速算法使图像重建的速度提高了约32倍,同时保证快速重建图像的质量保持不变。     

两种基于SVD的稀疏重构解相干改进算法

针对稀疏重构中正交匹配追踪(OMP)算法解相干问题,利用接收数据构造目标矩阵奇异值分解(SVD)后的大特征值对应的特征矢量,提出了两种改进解相干算法(NSO算法和MNSO算法).首先根据稀疏重构的框架下的阵列DOA估计模型,理论上分析了经典OMP算法、NSO算法和MNSO算法的运算量和重构精度,然后给出了算法性能的仿真结果.仿真结果表明,相对于经典OMP算法,两种改进算法的运算速度更快,稀疏重构效果更优.理论分析和仿真结果验证了两种改进算法的良好性能.     

一种冗余字典下的信号稀疏分解新方法

针对目前冗余字典下信号稀疏分解常用算法计算复杂度高的问题,提出一种分组匹配追踪算法．该算法首先利用多组正交基构造冗余字典,然后采用迭代式分组匹配追踪,每次迭代从字典中选出一组和原始信号或残余最匹配的正交基,采用正交分解快速算法进行正交分解得到少量重要系数,多次迭代后逐渐稀疏逼近原始信号．实验结果表明,基于小波正交基级联冗余字典进行信号稀疏分解时,在同等稀疏条件下,与匹配追踪(MP)算法相比,该算法的计算速度提高了大约30倍,而且可避免过匹配现象．     

Riker子波匹配追踪算法及其改进

匹配追踪（Matching Pursuit）算法的基本思想是基于信号的可分解和重构,是在一个确定的函数集合中自适应地选择一些函数来表示一个信号的计算过程,函数集合中的每个函数都称为原子。本文利用奇异值分解对传统的匹配追踪算法进行了改进,提高收敛速度、计算速度以及重构精度,并将得到的时频分布与其他方法进行对比,测验结果证明了改进算法的高效性和有效性。     

基于匹配追踪的快速独立分析方法在轴承复合故障盲源分离中的应用

针对强噪声干扰下轴承复合故障信号难于提取分离的问题,提出基于匹配追踪的快速独立分析方法.首先,通过基于Gabor原子的匹配追踪方法对单通道故障信号进行降噪处理;然后,根据终止条件的不同数值条件得出多组重构信号,组成多组信号,实现信号升维;最后,通过快速独立分析方法对降噪处理后的复合故障信号进行盲分离.实验数据分析结果表明:所提方法具有可行性和有效性,为强噪声干扰下的复合故障信号分离与提取提供了一种方法.     

基于改进粒子群算法的匹配追踪分解优化研究

文章针对使用牛顿法进行匹配追踪分解信号的速度慢、精度低等问题,在具有全局优化能力的粒子群算法基础上,提出了一种结合局部单纯形搜索并引入变异操作的改进粒子群算法实现信号匹配追踪分解.利用单纯形搜索增加了算法的局部开发能力,通过变异操作控制种群多样性以避免早熟收敛,增强了算法全局探测能力;并以描述机械系统的振动冲击响应作为基原子与单一粒子群算法实现匹配追踪分解信号的结果进行对比,证明了使用改进粒子群算法的匹配追踪分解能够快速准确提取信号特征参数,同时成功识别出某轴承发生外圈损伤时隐含在振动信号中的周期性冲击脉冲故障特征.结果表明,加入单纯形和变异的改进粒子群算法有效降低了匹配追踪计算复杂度,提高了信号特征提取准确度.     

基于AMS反向追踪的二维门限重构算法

提出了基于AMS(Advanced Marking Schemes)的二维门限重构算法．该算法在重构过程中设置了二维门限m_f,d,通过判断攻击包的边域和节点的Hash值匹配情况,快速而准确地重构出攻击路径,从而缩短了整体重构时间和业务开销,并使准确度和稳定性得以提高,与传统方法相比,该二维门限重构算法使得反向追踪性能明显改善．     

基于压缩采样匹配追踪的稀疏度和稀疏信道联合估计

原始的压缩采样匹配追踪算法依赖于已知稀疏度,因此本文研究了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。首先提出了一种新的稀疏向量的替代,能够在有限长度的训练序列下,达到较好的稀疏度和信道估计效果。然后通过对稀疏信道估计中的噪声分量的分析,提出了一种稀疏度估计算法,结合信道估计最终给出了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。仿真结果表明：新的稀疏向量的替代在稀疏度和信道估计方面都有明显的优势,并且提出的稀疏度和稀疏信道联合估计算法在性能上好于mCoSaMP算法。     

基于自适应遗传算法的图像匹配

为了解决图像匹配中计算速度慢和匹配精度不高的缺陷，提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的匹配方法，该算法与传统遗传算法的不同在于其交叉概率和变异概率随个体的适应度值而变化，避免了后者易陷入局部极值的缺陷，从而增强了算法的快速性和全局收敛性能．图像与模板的相关值是一多峰值函数，模板匹配实质上是多峰值寻优过程．将AGA应用到图像匹配，是以相关值为适应度函数，通过选择、交叉、变异等遗传操作，对遗传个体进行迭代寻优，找出图像中的最佳匹配点．实验结果表明，基于该算法的图像匹配具有运算量小、匹配精确等优点，且算法稳定．     

基于匹配追踪的配电网单相接地故障定位方法

为了进一步解决采用小电流接地系统的配电网单相接地故障定位问题,利用原子稀疏分解匹配追踪算法分解单相接地电流暂态信号,自适应地提取衰减的直流电流分量.结合配电网拓扑结构和提取的衰减直流分量幅值,划分故障路径并进一步定位故障点.仿真结果表明,匹配追踪算法可以快速有效地提取衰减直流分量,准确地实现小电流接地系统单相接地故障的在线区段定位.相比于传统算法,原子稀疏分解理论克服了传统非自适应性算法的局限性,提高了暂态信号成分提取的准确性.     

基于MP稀疏分解的心电身份识别

心电信号在医疗方面的应用有着广泛的研究,然而心电信号反映了人体心脏的生理活动,不同人的心电信号各不相同,因此可以用作身份识别.该文采用Gabor原子库对心电信号进行基于MP的稀疏分解,分解后所得的原子参数和投影值中包含该信号的重要信息,将其作为特征参数,并采用支持向量机对其进行分类.通过对20个人的心电信号进行实验,识...     

基于均值查找的快速中值滤波算法

针对传统中值滤波算法时间复杂度高、运行速度慢,难以满足大型图像数据实时处理的问题,提出了一种快速中值滤波算法,将确定中值元素的过程由排序运算转换为基于均值对集合的二分查找,算法不依赖于滤波窗口的形状以及相邻窗口的相关信息,有效提高了中值滤波的执行效率,使传统中值滤波算法的时间复杂度由O(nln n)下降至O(n).实验中,该算法应用于大型图像序列的滤波处理,其运算速度提高到传统中值滤波算法的3倍以上,并且算法运行时间仅随滤波窗口大小线性增长,可以满足大尺度滤波窗口对大型图像数据实时处理的需求,具有显著的实际应用价值.     

图像分形特征提取的快速算法

介绍了一种利用归整化对数表提取图像分形特征的快速方法．该方法在计算图像的局部分维数和局部分形模型拟合误差时,通过查表的方式获得对数运算的数值,避免了对数的在线计算,同时使计算时间大大缩短．该算法为用现有硬件实现图像分形特征的实时提取创造了先决条件．     

基于稀疏分解的图像去噪

基于稀疏分解的图像去噪处理是将被噪声污染的图像分解成图像的稀疏成分和其他成分。稀疏成分对应于图像中的有用信息,其他成分对应于图像中的噪声。由图像的稀疏成分重建图像,可达到去除图像噪声的目的。实验结果表明基于稀疏分解的图像去噪处理具有一定的效果。     

基于改进多尺度分水岭算法的VDRL图像处理

为提高梅毒疾病检测工作效率,改善诊断工作过分依赖医生经验的现状,将图像处理技术用于VDRL图像的处理.利用改进多尺度分水岭算法,对VDRL图像进行分割处理,标记凝集颗粒,实现其自动计数和面积分布规律的统计,从而为梅毒病情的诊断提供依据.     

基于改进多尺度分水岭算法的VI）RL图像处理

为提高梅毒疾病检测工作效率，改善诊断工作过分依赖医生经验的现状，将图像处理技术用于VDRL图像的处理．利用改进多尺度分水岭算法，对VDRL图像进行分割处理，标记凝集颗粒，实现其自动计数和面积分布规律的统计，从而为梅毒病情的诊断提供依据．     

基于蚁群算法的快速分形图像压缩方法

目的针对基本分形图像方法中编码时间过长的问题，提出一种缩短分形图像压缩编码时间的改进方法。提高编码的效率．方法基于蚁群算法的分形图像编码方法．结果实现了分形图像定义域块的自动分类，在匹配时通过类内搜索代替全局搜索；在类内匹配时进行基于匹配概率搜索．结论从理论和实验结果分析表明，相对于基本的分形图像压缩算法，该方法在基本保持重建图像质量的前提下，编码时间大大降低。加快了分形图像压缩的速度．     

基于压缩感知的图像快速重构去噪算法

针对传统的压缩感知重构算法运算量大,图像质量低的缺点,提出一种新的图像快速重构去噪算法。首先对图像进行一级小波分解,分别提取近似分量子图像和细节分量子图像,并对细节分量子图像进行软阈值去噪处理,然后对近似分量子图像和处理后的细节分量子图像运用新的压缩感知重构算法进行恢复,最后将恢复的细节分量和近似分量进行小波逆变换,得到重构后的图像。实验结果表明,新方法可减少重构时的运算量,有一定的去噪效果,且可提高图像质量。     

一种图像分形特征提取的近似算法

提出了一种提取图像分形特征的近似算法,该算法对经典的“毯覆盖”算法中按不同几何度量尺度分别计算图像的“膨胀层”和“腐蚀层”进而计算不同几何度量尺寸图像表面积的计算过程进行了简化,降低了利用“毯覆盖”算法提取图像分形特征的计算量和存储量,在现有硬件条件下使实时提取图像分形特征成为可能。