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针对高光谱图像邻近波段相关性强的特点,结合粒子群优化算法的快速寻优能力,提出一种基于谱间相关性的高光谱图像稀疏分解算法.将高光谱图像分组为参考波段图像和普通波段图像,参考波段图像采用粒子群寻优找到最优原子,实现稀疏分解.普通波段图像的最优原子由两部分构成,一部分原子从参考波段图像的最优原子继承而来,继承个数由普通波段图像与参考波段图像的谱间相关性确定,其余原子则由粒子群搜索得到.对高光谱数据集进行稀疏分解,验证算法的分解效率,结果表明,在重构图像精度相当的条件下,稀疏分解速度比正交匹配追踪算法快约18倍. 相似文献
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稀疏分解能有效分离信号和噪声,因此适用于信号去噪.文中构造了雷达回波稀疏表示的冗余字典,字典原子与目标回波波形匹配,基于该字典的雷达回波信号稀疏度就是目标数.针对稀疏度自适应匹配追踪算法进行低信噪比信号稀疏分解时的不足,提出了一种迭代自适应匹配追踪算法,采用规范化的残差之差作为迭代终止条件,使得稀疏分解过程能依据噪声水平自适应终止,以逐次逼近方式估计信号稀疏度,改善了稀疏分解的精度.仿真实验结果表明,该算法在低信噪比以及稀疏度未知的条件下,实现了雷达回波信号的准确稀疏分解,极大地提高了信噪比. 相似文献
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存在截断效应时,DFT基下进行平滑信号稀疏分解得到的逼近误差较大,针对此问题,提出一种有效快速的实现方法。该方法根据截断平滑信号的频谱信息确定其所处子空间的位置和个数,然后对信号子空间进行高度冗余扩展生成与之相对应的子字典,将所有子字典级联形成整个字典。构造的冗余字典自适应于待分解信号,相比DFT基和DFT框架,能够更好地反映信号的内在特征;在该字典的基础上,利用其固有的树状结构,改进传统匹配追踪算法,每次迭代中将追踪分成两个层次进行,第一层为粗略搜索,目的在于寻找与信号相对应的子字典,第二层为精确搜索,在相应子字典中寻得与信号最为匹配的原子。改进算法在获得相同精度和收敛性的同时,缩小了搜索空间,降低了计算复杂度。最后,仿真验证了理论分析的正确性和方法的优越性。 相似文献
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本文提出了一种基于数据驱动字典和过完备稀疏表示的自适应语音增强方法。首先在训练阶段采用干净语音基于K奇异值分解(K singular value decomposition, K SVD)算法训练过完备字典,然后在测试阶段根据含噪语音的噪声方差自适应选择最优的阈值,采用正交匹配追踪算法对含噪语音信号在过完备字典上进行稀疏分解,最后利用系数稀疏表示重构语音信号,从而达到语音增强的目。该方法不像传统语音增强方法那样减少或消去噪声,而是从字典中选取适当的原子表示纯净信号,从而把纯净信号从含噪信号中分离出来。对白噪声和有色噪声环境下重构语音进行了主客观评价。仿真结果显示:该方法能有效去除加性噪声,并且改善了语音质量。 相似文献
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刘文莉 《信息技术与信息化》2023,(2):129-132
目前在设计高光谱图像压缩方法的过程中,没有进行图像的预处理,使压缩的图像质量下降,率失真性能较低。基于此,设计了基于稀疏分解的高光谱图像压缩方法,根据稀疏分解法中的Hilbert-Huang变换模型分离算法进行图像的稀疏分解,接着采用二维散点图对图像信息进行预处理。根据图像信息的处理结果,利用匹配追踪算法搭建高光谱图像压缩优化模型,最后实现高光谱图像的压缩。通过实验发现,采用基于稀疏分解的高光谱图像压缩方法后,图像的率失真性能较高,在Rate最大时,其率失真性能可以达到45以上,而且随着Rate的增多,其率失真性能也会提高,进而提高了高光谱图像质量,对今后的高光谱图像研究有一定的作用。 相似文献
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根据超完备字典图像稀疏表示的稀疏性和特征保持性,提出了基于遗传优化图像稀疏分解的密写算法。该密写算法将信息隐藏与基于图像稀疏分解的压缩过程合二为一。首先在基于MP的图像稀疏分解每步迭代中,采用遗传算法快速实现最佳匹配原子的选取;对稀疏分解得到的结果用不同的量化位数进行量化;最后采用LSB嵌入方式将秘密信息隐藏于量化后参数的不同最低有效位中,得到载密图像。实验结果表明,本文提出的基于遗传优化图像稀疏分解的密写算法具有良好的视觉效果, 与相同嵌入容量的经典空域和DCT域LSB算法相比,本文的密写算法获得了更高的抵抗隐写分析能力。抗隐写分析实验也表明新的密写算法对嵌入位数不敏感,可灵活地扩充嵌入容量。 相似文献
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针对稀疏分解过完备字典中原子数量庞大导致稀疏分解计算复杂的缺点,文中提出了一种基于改进的Gabor 原子结构的快速稀疏分解。该稀疏分解根据Gabor 原子本身的特点,通过理论推导,证明了位移因子和频率因子的变化会导致Gabor 原子本身相位的变化,其变化范围包含了Gabor 原子相位因子的变化。所以它的相位因子在稀疏分解中可以不用考虑,从而减少了计算量,提高了稀疏分解速度。仿真结果表明,对比采用没有去掉相位因子的Gabor 原子构建的过完备字典,基于改进的Gabor 原子结构的稀疏分解速度提高了11. 7 倍,并且该算法没有智能计算的随机性缺陷。 相似文献
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传统稀疏分解算法正交匹配追踪(OMP)算法里采用内积最大值来寻找最优原子,该方法容易陷入局部最优,为了弥补这一缺点,采用了新的算法:A*OMP算法,该算法使用A*搜索(即最佳优先搜索技术)寻找最优原子,该搜索方式寻找的最优原子具有全局最优性。实验表明相比传统OMP算法而言,该算法有效地提高了信号的重构精度。 相似文献
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基于自适应冗余字典的语音信号稀疏表示算法 总被引:3,自引:0,他引:3
基于冗余字典的信号稀疏表示是一种新的信号表示理论,当前的理论研究主要集中在字典构造算法和稀疏分解算法两方面。该文提出一种新的基于自适应冗余字典的语音信号稀疏表示算法,该算法针对自相关函数为指数衰减的平稳信号,从K-L展开出发,建立了匹配信号结构的冗余字典,进而提出一种高效的基于非线性逼近的信号稀疏表示算法。实验结果表明冗余字典中原子的自适应性和代数结构使短时平稳语音信号稀疏表示具有较高的稀疏度和较好的重构精度,并使稀疏表示算法较好地应用于语音压缩感知理论。 相似文献
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针对高光谱图像中普遍存在的混合像元中各端元空间分布定位困难的问题,文中提出一种基于K-SVD的光谱解混算法,利用其解混结果进行亚像元定位。算法首先通过KNN分类来区分待处理图像中的混合像元和纯像元,然后借鉴基于冗余字典的稀疏分解相关理论,以标准光谱库为基础,通过基于K-SVD的字典训练算法训练产生最具代表性的地物光谱曲线,构建端元冗余字典,通过基于K-SVD的稀疏分解算法实现各端元丰度的求解。最后利用求得的丰度系数在两种空间性相关性约束下进行亚像元定位。实验结果表明,采用该算法进行模拟数据和真实数据的亚像元的定位可以取得不错的定位结果。 相似文献
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非相干子字典多原子快速匹配追踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
从冗余字典中得到信号的最稀疏表示是一个NP难问题,即使是次优的匹配追踪仍然相当复杂.该文提出一种多原子快速匹配追踪算法.该算法首先将冗余字典分解成M个非相干的子字典,每次迭代分别从各子字典中至多选取一个满足条件的原子组成多原子集;最后通过求信号在多原子集上的正交投影,得到信号的多原子稀疏逼近.实验采用真实音频信号进行仿真;结果表明新的算法获得与匹配追踪相当的稀疏逼近性能,同时大大提高了信号稀疏分解的速度. 相似文献