压缩感知中高斯矩阵的优化研究

为了优化高斯矩阵,对部分哈达玛矩阵与高斯矩阵的统计学参数作了对比分析,确定了导致部分哈达玛矩阵信号重构能力好的主要因素,并提出了高斯矩阵优化算法.验证了优化算法对不同规模高斯矩阵的通用性和有效性,确定了优化矩阵对各种稀疏信号重构算法的适用性.最后对优化矩阵的性能作了初步的理论和实验分析,优化矩阵的信号重构能力可达到、甚至超过哈达玛矩阵.研究成果为测量矩阵的分析、设计和优化提供了新的思路和方法.     

基于一次投影子空间追踪的压缩感知信号重构

为了降低信号重构算法的复杂度,实现对稀疏度未知信号的重构,提出了一种基于一次投影子空间追踪(OPSP)的信号重构方法。首先根据约束等距性质确定信号稀疏度的上下界,并将最接近上下界中值的整数作为稀疏度的估计值;然后在子空间追踪(SP)算法的框架下,去掉了迭代中观测向量在支撑集上的投影过程,降低了算法的复杂度。为了更准确地衡量算法的重构性能,提出用完整信号的重构概率作为衡量算法重构性能的指标。与传统的SP算法相比,所提算法可以重构稀疏度未知的信号,且重构时间短,重构概率高。仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种基于压缩感知的邻域优化算法

非线性降维方法是目前对降维研究有着重要影响的方法,但在降维过程中经常会遇到局部邻域信息量不足、短路和噪声干扰等问题,严重影响降维效果,很难广泛应用于真实数据的处理中.对以上问题分析发现,其主要原因在于经典降维算法都是采用全局固定的邻域大小.提出了一种基于压缩感知的邻域优化算法,运用压缩感知技术对高维空间目标点近邻进行压缩采样,构建“收—放”模型,自适应得到最优子空间,同时优化邻域组成元素,使得数据的整体降维效果更加稳定.通过手工流形和真实数据集的实验,验证了算法的有效性和稳定性.     

基于分离Bregman迭代协同稀疏性的图像压缩感知恢复算法

目前存在的CS恢复算法中大都采用固定的基函数,也就是在确定的域中对信号进行分解,比如:DCT域、小波域和梯度域,但这些域都忽略了自然信号的非平稳特性,缺乏自适应能力,从而不能够将图像分解得足够稀疏,也就使得CS恢复的效果很差,限制了CS在图像方面的应用。提出了一种基于分离Bregman迭代方法求解协同稀疏模型正则化的图像压缩感知恢复算法,能够在有效地刻画图像的局部平滑性和非局部自相似性的同时,获得更高质量的图像恢复效果。实验证明了本文提出算法的有效性,并且在峰值信噪比PSNR方面,比目前主流最好的算法高1 dB。     

一种小型动/静态双坐标感知系统结构设计

针对提高被动式热释电红外(PIR)传感器的探测距离和范围,提出动/静态双坐标感知系统理论,根据动/静态双坐标感知系统对动态目标实现一定距离内和全范围探测的要求,光学基准传递的要求,提出了小型动/静态双坐标感知系统的结构设计方案。该系统配用红外透镜作为其光学装置,在匀速转台的带动下,实现360°全范围探测红外信号,解决了PIR传感器探测距离和探测视场的矛盾,拓宽了PIR传感器的使用领域。经过实验验证,该系统结构设计合理。     

最“性感”大屏旗舰 华为Ascend Mate7智能手机

正Ascend Mate7是一款集一体化金属机身、按压式指纹识别传感器、83%屏占比的超大6英寸视野于一身的旗舰手机,具备在全方位挑战三星Note 4的自信实力。Mate7拥有一体成型的金属机身,超大的屏占比可带来震撼的视觉体验。在配置上,它采用了比荣耀6更先进的麒麟925八核处理器,亮点是额外融入了一颗i3智能感知处理器,可以更低功耗的代价随时获取各类传感器的数据。就性能而言,Mate7的表现足以挑战搭载骁龙801的旗舰们,而这款产品的优势还不仅     

基于P-Ifourier观测矩阵的宽带压缩感知方法

针对压缩感知理论在宽带频谱感知领域应用时重构精度差的问题,根据平稳信号在频域所表现出的稀疏特性,提出了一种基于P-Ifourier(Partial-Inverse fourier)观测矩阵的宽带压缩频谱感知方法。新方法首先将频谱感知问题建模为一个典型的压缩感知问题,利用相关性能优良的标准正交傅里叶基构造观测矩阵,使观测矩阵具有良好的重构性能和重构精度。仿真结果表明,相比于高斯随机观测矩阵和嵌入式混沌序列-循环Toeplitz结构观测矩阵,该方法在较低信噪比环境下能够明显降低信号重构的均方误差,并且在相同条件下的重构概率得到了明显改善。     

大数据丛书

数据的采集、提取和理解是人类感知和认识世界的基本途径之一,数据可视化为人类洞察数据的内涵、理解数据蕴藏的规律提供了重要的手段。随着数据时代的来临,大数据的分析、挖掘与可视化已经成为信息技术发展的迫切需求。面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势,     

基于移动终端与Google Map的定位系统

在快速发展的移动互联网时代,在情景智能感知技术中,用户的位置信息具有重要意义,本文在调研的基础上首先介绍了LBS(基于位置服务)的定义,行业现状,整体产业链和研究意义的基础上,设计实现了基于移动终端与Google Map的定位监控系统,为相关的情景判别中的定位监控实现奠定了基础。     

网络购物感知风险评价体系研究

立足网络购物市场实际,我们要研究社会群众网络购物感知风险影响因素以及风险维度两者之间的联系,从而对网购感知风险作出降低措施,只有这样才能创新和完善并促进网络购物市场良性的可持续发展。本文我们提出当前社会群众在网络购物过程中的各种感知风险因素,并采取问卷调查的方式对各行各业的人开展网络购物风险因素的实证研究工作,利用SPSS工具从有效问卷中提炼出了当前社会群众的网络购物过程中的五大感知风险维度,同时建立风险评价体系。