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[学位论文] 作者：葛少迪,,
来源：北京林业大学 年份：2021
矩阵分解能够从高维数据中提取有用信息,得到原始数据的低维表示,是科学计算、数据挖掘和计算机视觉等领域中最有用的工具之一。非负矩阵分解(NMF)由于结合了非负性约束,故具有分解结果的可解释性且实现简单,从而受到广泛关注。本文针对基于NMF的图像分类和聚类......
[期刊论文] 作者：范崇祎, 葛少迪, 王建, 黄晓涛,
来源：信号处理 年份：2020
现有稳健自适应波束形成（Robust adaptive beamforming，RAB）方法对快拍数有较高要求，可用快拍数的不足可能会使RAB方法无效。稀疏贝叶斯推理（Sparse Bayesian Inference，SBI）从贝叶斯的角度，通过对信号的稀疏先验假设来利用稀疏信息，在建模稀疏信号方面具有较好的灵活性，......
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