Pseudoinverse in clustering problems

The clustering of vector observations of hyperplanes is studied. Different cases of correspondence distances are proposed and investigated, including the algebraic Jack Knife one. The efficiency, constructivity, and explicit form of formulas are provided by using the pseudoinverse technique including the pseudoinverse-perturbation theory. Results important for the application of pseudoinverse and related operators are presented. __________ Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 4, pp. 73–92, July–August 2007.     

Blind estimation of the PN sequence in lower SNR DS-SS signals with residual carrier

This paper presents a method of singular value decomposition (SVD) plus digital phase lock loop (DPLL) to solve the difficult problem of blind pseudo-noise (PN) sequence estimation in low signal to noise ratios (SNR) direct sequence spread spectrum (DS-SS, DS) signals with residual carrier. Of course, the method needs to know the parameters of DS signal, such as the period and code rate of PN sequence. Firstly, the received signal is sampled and divided into non-overlapping signal vectors according to a temporal window, whose duration is two periods of PN sequence. Then, an autocorrelation matrix is computed and accumulated by the signal vectors one by one. The PN sequence with residual carrier can be estimated by the principal eigenvector of this autocorrelation matrix. Furthermore, a DPLL is used to deal with the estimated PN sequence with residual carrier, it estimates and tracks the residual carrier, removes the residual carrier in the end. Theory analysis and computer simulation results show that this method can effectively realize the PN sequence estimation from the input DS signals with residual carrier in lower SNR.     

基于Tau域奇异值分解的航空电磁数据解卷积计算

目前很多国际先进公司的AEM系统都具有不同的发射波形,给后续数据处理带来不便。为去除不同发射电流波形对电磁数据响应的影响,利用SVD分解法,以e指数为基函数,将时域航空电磁响应数据展开成Tau域参数T_i及其系数A_i形式,通过选取有效个数的Tau值,将基函数与发射电流进行卷积,形成新基底函数。通过对相应发射电流的响应以新基底展开,将新基底系数B_i与原基底结合,实现解卷积计算,得到阶跃波形发射电流情况下的电磁响应。仿真实例计算结果表明,经奇异值分解的Tau域分解方法保证了计算的精度和稳定性,基于奇异值分解的解卷积计算方法能够获得原阶跃电流响应,相对误差为1.61%。     

个性化搜索引擎推荐算法研究*

将个性化引入搜索引擎出现了稀疏性、精确性、扩展性等新问题。针对以上问题,提出了一种基于SVD（单值分解）影响集的协作过滤推荐算法,在利用矩阵相关技术以及扩大影响的基础上,将用户潜在感兴趣的资源推荐给用户。实验表明,该算法可有效解决以上存在的问题,显著提高个性化系统的推荐质量。     

基于DDWT的复合型数字图像水印算法

提出了一种鲁棒性数字水印和脆弱性数字水印相结合的复合式水印算法,具有较好的双重保护性能,即用于版权认证方面的鲁棒性数字水印和用于图像内容保护的脆弱性数字水印.首先,对原始图像进行DDWT和SVD变换在频域中嵌入鲁棒性数字水印;然后,在空域中嵌入脆弱性数字水印.仿真实验表明,该算法具有很好的应用前景.     

混合总体最小二乘的迭代解算算法

总体最小二乘估计能够同时顾及线性模型中系数矩阵[WTHX]A和观测向量L的 误差,平差理论相对更为严密。如果系数矩阵[WTHX]A[WTBZ]的部分元素没有误差,这种总体最小二乘模 型为混合总体最小二乘模型。针对混合总体最小二乘(Least squares total least squares, LS TLS)解算问题,应用测量平差中 的 原理和方法,推导了混合总体最小二乘的迭代逼近解算公式,通过与奇异值分解法分析比较 ,分析了两种解算方法具有等价性,最后通过实验数据分析得出迭代算法的有效性 和合理性。     

基于改进RX算法的高光谱异常检测

针对RX算法中局部背景协方差矩阵估计的局限性,提出一种改进的RX (I-RX)异常检测算法。基于奇异值分解(SVD),将高光谱图像投影到背景的正交子空间上,获得仅包含噪声和异常的残留图像。在此基础上,通过计算各样本的空间秩深度将残留图像划分为噪声背景和潜在异常两个样本集,利用噪声背景集估计整幅图像的背景协方差矩阵,并将潜在异常集作为测试样本进行异常检测。对模拟数据和真实高光谱数据进行了实验仿真,ROC曲线表明,在相同的虚警概率下,I-RX算法的检测概率相较于RX平均提高了2倍左右。     

基于模型的单视图线性共面四点算法

通过利用三维点的仿射坐标对于刚体变换而言是不变的,并且对计算机坐标系到图像坐标系的坐标变换而言也是不变的这一特性,开发了从一个目标单视图线性复原其三维位姿的新算法,该算法只需4个特征点即可精确实现目标的三维位姿的线性重建。实验表明,该算法快速高效,误差性能良好,抗噪能力较强。