低秩逼近相关论文
针对推荐系统中数据量越来越大,其对应的矩阵填充问题算法效率有待提升.基于随机算法策略以及高效数据访问要求,提出一种新的求解......
近年来,在互联网、商业服务、工程应用、科学研究等领域产生了大量的数据,这些数据正以指数级速度增长。矩阵是数据表示的经典形式......
学位
深入探讨奇异值分解的理论及方法,指出教材中关于奇异值分解计算的一个问题,总结了奇异值分解计算的一般方法,推广了奇异值、奇异......
监测数据的完整性和可用性是工业大数据时代信息提取与知识发掘的前提和基础.然而由于采集中断、传输干扰、存储不当等诸多原因,监......
在计算机视觉中,显著性目标检测任务既无处不在又充满挑战.本文主要研究基于非凸低秩矩阵分解的图像显著性检测建模和算法.主要包......
高维数据的涌现为信息的获取提供了大量潜在资源,同时也对数据挖掘技术提出了更大的挑战.数据的表达形式对信息的挖掘至关重要.目......
在如今信息化时代的背景下,图像已成为一种重要的信息传输介质,其广泛的需求量促使着图像复原技术不断发展。从图像内部相似性这一......
在过去半个多世纪,尽管图像去噪技术取得突飞猛进的发展,但现有图像去噪方法的性能仍不理想。为此,通过联合先验建模,本文先后提出......
压缩感知作为一种全新的信号理论,突破了Nyquist采样定理对采样率的限制,基于信号具有稀疏性或可压缩性的特性,可实现信号低速率压......
针对下垂控制型孤岛微电网中无平衡节点且频率不恒定的特征,兼顾其三相不对称性及其中的不确定性因素的影响,提出一种基于最优乘子......
在大数据洪流来袭的时代,视频信息在数据中占比逾半数,其采集方式的高效性,采集渠道的稳定性及其图像质量的优质性方面的要求日渐......
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天候、全天时、高分辨率和穿透力强等特点,因此,SAR在军事方面和民用方面都得......
磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是一种重要的医疗诊断技术，它能够对活体器官及组织进行非侵入式、无创式成像并获得详细......
大规模稠密矩阵的数值线性代数是科学与工程计算的核心问题之一，此类问题广泛来源于机器学习的核密度估计、椭圆型边界值问题的边界......
压缩感知与矩阵填充是信号处理与重构的两个方面。虽然它们所处理的具体问题是不同的，但是相互之间有着紧密的联系。在压缩感知理论......
研究和探讨结构矩阵低秩逼近问题是数值代数领域的重要课题之一,它在语音编码、滤波器设计、计算机代数和信号处理等领域中有着重......
对给定的矩阵，求其结构化的低秩逼近矩阵出现在控制工程、通讯工程、模式识别、分子构成等许多实际应用领域。本文研究一个给定矩阵......
张量可以看成是高维矩阵，和矩阵有着类似的性质和处理方法，类比矩阵分解，本文介绍了两种重要的张量分解方法，其中CANDECOMP/PARAFAC分......
本文首先推广了矩阵的Frobenius内积的定义,接着诱导出矩阵的Frobenius范数,且在新的矩阵范数意义下证明了其矩阵空间是一个严格凸......
学位
图像恢复是数字图像处理中的经典问题，近十几年来，图像非局部的信息一直受到国内外学者的关注，基于非局部的图像处理算法层出不穷，图像......
从信号表示的角度出发,提出一种新的非负矩阵分解方法.与传统非负矩阵分解(Y=DX)方法中要求基矩阵D和系数矩阵X均为非负不同,该方......
综合分析介绍了在线性与非线性数据约化两方面的最新工作:对线性 情形,讨论了列分块矩阵奇异值分解的结构分析和稀疏低秩逼近方法......
多道奇异谱分析(MSSA)是三维地震数据重建的经典方法之一。通过随机奇异值分解,MSSA方法对地震数据频率切片构造的块Hankel矩阵直......
从最小二乘支持向量机的稀疏表达出发，构建高效的基于稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型，提出了一种通过基于核空间近似策略......
结构矩阵低秩逼近在图像压缩、计算机代数和语音编码中有广泛应用.首先给出了几类结构矩阵的投影公式,再利用交替投影方法计算结构......
常见的图像去噪方法只是单独地利用了无噪图像或含噪图像的先验信息,并没有将这两种图像的先验信息有效地结合起来。针对这个问题,......
通过对图像的相似块做处理从而达到去噪目的,是当前较为新颖的去噪方法,在对国内外利用相似块去噪文献进行理解和分析的基础上,回......
针对谱聚类算法存在的计算复杂度过高而难以成功应用到较大规模图像处理的问题,提出基于低秩逼近的彩色图像分割算法（Color Image S......
发展了一种基于多输入多输出（MIMO）信号降噪的模态参数识别方法。首先对实测的MIMO脉冲响应数据构建block-Hankel矩阵,然后通过模型......
图像在采集过程中会由于电子热运动等原因受到噪声污染。一般图像去噪算法忽略真实图像噪声的局部特性。针对噪声局部分布差异,提......
针对非均匀杂波情况下的空时自适应处理的小样本问题,该文提出一种基于权矩阵低秩逼近的空时自适应处理方法。与传统的低秩逼近算......
该文提出一种基于非局部双边随机投影的低秩逼近图像去噪新方法。首先,对每个图像块通过非局部搜索寻找相似匹配块簇,然后对相似匹......
针对基于固定变换基的协同稀疏图像压缩感知（CS）重构算法不能充分利用图像自相似特性的问题,提出了一种改进的联合全变差与自适应低......
为求解对称半正定矩阵低秩逼近问题，基于矩阵的满秩分解和非负矩阵分解算法，构造了一种新的乘性迭代算法，并给出了新算法的收敛性定理......
低秩逼近是一种寻求大规摸矩阵的低秩近似表示技术,在模式识别,机器学习和数据挖掘等领域有着广泛的应用,是人们从复杂的数据中寻......
针对低信噪比情况下地震信号同相轴不易识别的问题,提出用C-WNNM方法来压制地震勘探资料中的随机噪声.给出了基于WNNM的低秩逼近理......
数据缺损下矩阵低秩逼近问题出现在许多数据处理分析与应用领域.由于极高的元素缺损率,数据缺损下的矩阵低秩逼近呈现很大的不适定......
针对测量结构输出响应信号所受噪声干扰问题,提出利用低秩Hankel矩阵逼近方法对响应信号降噪。该方法利用结构脉冲响应信号构建Han......
提出一种环境激励下基于测试信号降噪的模态参数识别方法。该方法首先对测试的随机响应数据采用自然激励技术（NExT）获得互相关函数，进......
近几十年来,阵列信号处理被广泛应用于雷达、声纳、无线通信、麦克风阵语音处理和医学成像等领域。首先,为了获取更高的分辨率、更......
图像作为信息化时代的一种重要的信息载体,其对应的图像处理技术已广泛地应用于各个领域,如航空航天、军事、治安监控、医疗卫生等......
图像复原长期以来一直是信号处理领域的重要课题之一。其核心工作是对退化后的图像进行综合分析和有效处理,达到重构清晰、高质量......
随着信息化时代的蓬勃发展,数字图像的应用日益广泛,数字图像处理领域的研究工作受到极大重视。数字图像修复技术是图像处理领域中......
针对矩阵数据降维或低秩逼近问题,提出了一种快速增量算法.假设矩阵数据存在双边分解,建立了两个相互耦合的特征子空间模型,因此增......
针对矩阵数据降维或低秩逼近问题，提出了一种快速增量算法．假设矩阵数据存在双边分解，建立了两个相互耦合的特征子空间模型，因此增量算......
在大数据洪流来袭的时代,视频信息在数据中占比逾半数,其采集方式的高效性,采集渠道的稳定性及其图像质量的优质性方面的要求日渐......
对于数据分析与处理工作,数据的表示都是最基础的问题之一。向量从和矩阵是目前主要的数据表示形式。而真实的数据往往受多种因素......
扩展多普勒杂波是天波超视距雷达慢速舰船目标检测面临的关键问题,该文在新一代多输入多输出天波超视距雷达系统下,基于最小方差无......
随着智能手机的普及,人们对于语音方面应用的需求也越来越多,如语音识别、音乐推荐以及听音识曲等。所以,近年来,对于音频信号的各......
