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高阶张量信号的稀疏表示
引用本文:史加荣,魏宗田,庞永锋. 高阶张量信号的稀疏表示[J]. 计算机工程与设计, 2011, 32(12): 4213-4217
作者姓名:史加荣  魏宗田  庞永锋
作者单位:西安建筑科技大学理学院,陕西西安,710055
基金项目:陕西省自然科学基金项目,陕西省教育厅专项科研计划基金项目,西安建筑科技大学基础研究基金项目
摘    要:为了有效地压缩多线性信号,提出了高阶张量信号的稀疏表示框架。基于提出的张量信号的稀疏性度量准则,建立了张量信号稀疏表示的模型。并对于所建立的模型,设计了交替式求解方法。在交替式方法中,先将每个优化问题分解为若干个有次序的非凸子优化问题,再利用组织进化算法来求解这些子优化问题。实验结果表明,当交替式方法运行信号的阶数次时,模型的解已非常接近平稳点,同时有效地获得了信号的稀疏表示。

关 键 词:张量信号  稀疏表示  稀疏性度量  交替式方法  组织进化算法

Sparse representation of high-order tensor signal
SHI Jia-rong,WEI Zong-tian,PANG Yong-feng. Sparse representation of high-order tensor signal[J]. Computer Engineering and Design, 2011, 32(12): 4213-4217
Authors:SHI Jia-rong  WEI Zong-tian  PANG Yong-feng
Affiliation:SHI Jia-rong,WEI Zong-tian,PANG Yong-feng(School of Science,Xi'an University of Architecture and Technology,Xi'an 710055,China)
Abstract:To effectively compress multi-linear signals,a sparse representation framework of higher order tensor signals is presented.Firstly,a sparse representation model is constructed for tensor signals based on the proposed sparsity measurement.Then,an alternative method is designed to solve the proposed model.In process of the alternative method,each optimization problem is decomposed into few non-convex sub-optimization problems in order,and each sub-optimization problem is solved by an organizational evolutiona...
Keywords:tensor signal  sparse representation  sparsity measurement  alternative method  organizational evolutionary algorithm  
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