基于过完备线性预测字典的压缩感知语音重构 被引量：21

1

作者 孙林慧 杨震 +1 位作者 季云云 叶蕾 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期743-749,共7页

基于语音信号帧内样值间的相关性和冗余域的稀疏性,针对采用离散余弦转换矩阵及基追踪方法对压缩感知采样语音进行重构时,语音稀疏性不够好导致大压缩比采样后重构效果差的缺点,提出采用过完备线性预测字典做转换矩阵,用基追踪重构算法... 基于语音信号帧内样值间的相关性和冗余域的稀疏性,针对采用离散余弦转换矩阵及基追踪方法对压缩感知采样语音进行重构时,语音稀疏性不够好导致大压缩比采样后重构效果差的缺点,提出采用过完备线性预测字典做转换矩阵,用基追踪重构算法对压缩感知采样语音进行高质量重构。该方法预先由训练语音的预测系数聚类构造过完备字典,不需要测试语音的预测系数;基于过完备线性预测字典重构信号性能良好。对利用基追踪重构的语音进行了主客观评价,得出结论:同样的观测数目下,基于过完备线性预测字典比基于离散余弦变换矩阵压缩感知采样语音重构信噪比高出3～8 dB。 展开更多

关键词 压缩感知 语音信号 线性预测 过完备字典

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感知线性预测在水下目标分类中的应用研究 被引量：16

2

作者 彭圆 王晟 +4 位作者 王科俊 李雪耀 林良骥 林正青 王建文 《声学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期146-150,共5页

提出了基于感知线性预测(PLP)的模仿人耳听觉特性来提取水声信号鲁棒特征的方法。运用听觉心理学的三个概念: (1)临界带谱分析、(2)等响度曲线、(3)强度响度听觉幂率,形成估计听觉谱的方法,可获得一个12阶全极点模型的鲁棒特征矢量。运... 提出了基于感知线性预测(PLP)的模仿人耳听觉特性来提取水声信号鲁棒特征的方法。运用听觉心理学的三个概念: (1)临界带谱分析、(2)等响度曲线、(3)强度响度听觉幂率,形成估计听觉谱的方法,可获得一个12阶全极点模型的鲁棒特征矢量。运用这一特征矢量进行训练和识别的实验结果表明:(1)在不同的频率段内,人耳对6类目标辐射噪声信号敏感程度是不同的。(2)提取的基于听觉感知水下目标特征具有鲁棒性。(3)通过此方法提取的特征维数较低,运算速度快,识别的正确率比以往有所提高。 展开更多

关键词 水下目标分类 感知线性预测 听觉特性 应用 特征矢量 辐射噪声信号 鲁棒性 水声信号 敏感程度 目标特征

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基于线性预测分析和差分变换的语音信号压缩感知 被引量：5

3

作者 高悦 陈砚圃 +1 位作者 闵刚 杜佳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1408-1413,共6页

在压缩感知研究中,信号在不同变换下的稀疏域好坏是影响信号重构性能的重要因素。该文基于语音信号的线性预测分析(LPC),提出一种结合了LPC分析和差分变换的语音稀疏化联合变换方法,通过正交匹配追踪算法(OMP)优化算法重构语音信号,与FF... 在压缩感知研究中,信号在不同变换下的稀疏域好坏是影响信号重构性能的重要因素。该文基于语音信号的线性预测分析(LPC),提出一种结合了LPC分析和差分变换的语音稀疏化联合变换方法,通过正交匹配追踪算法(OMP)优化算法重构语音信号,与FFT和LPC两种稀疏化方法进行了对比分析。实验表明,在压缩比大于0.4时,联合变换法重构的语音信号性能明显优于另外两种方法。也即在相同重构性能并兼顾语音质量的情况下,联合变换法具有较小的压缩比,因而具有较好的压缩性能。采用PESQ语音质量评测方法对3种稀疏化算法重构的语音进行平均意见值(MOS)对比,联合变换法也具有较好的性能。 展开更多

关键词 压缩感知 稀疏性 线性预测系数 差分变换 正交匹配追踪

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用于噪声鲁棒性语音识别的子带能量规整感知线性预测系数 被引量：14

4

作者 蔡尚 金鑫 +2 位作者 高圣翔 潘接林 颜永红 《声学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期667-672,共6页

为了提高感知线性预测系数(PLP)在噪声环境下的识别性能,使用子带能量偏差减的方法,提出了一种基于子带能量规整的感知线性预测系数(SPNPLP)。PLP有效地集中了语音中的有用信息,在安静环境下自动语音识别系统使用PLP可以取得良好的识别... 为了提高感知线性预测系数(PLP)在噪声环境下的识别性能,使用子带能量偏差减的方法,提出了一种基于子带能量规整的感知线性预测系数(SPNPLP)。PLP有效地集中了语音中的有用信息,在安静环境下自动语音识别系统使用PLP可以取得良好的识别率;但是在噪声环境中其识别性能急剧下降。通过使用能量偏差减的方法对PLP的子带能量进行规整,抑制背景噪声激励,提出了SPNPLP,增强自动语音识别系统在噪声环境下的鲁棒性。在一个语法大小为501的孤立词识别任务和一个大词表连续语音识别任务上做了测试,SPNPLP在这两个任务上,与PLP相比,汉字识别精度分别绝对提升了11.26%和9.2%。实验结果表明SPNPLP比PLP具有更好的噪声鲁棒性。 展开更多

关键词 语音识别系统 线性预测系数 噪声鲁棒性 子带能量 感知 量规 噪声环境 连续语音识别

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稀疏线性预测字典在语音压缩感知中的应用 被引量：1

5

作者 游寒旭 李为 +1 位作者 李昕 朱杰 《上海师范大学学报（自然科学版）》 2016年第2期223-229,共7页

压缩感知理论框架可以同时实现信号的采样和压缩,将压缩感知应用于语音信号处理是近年来的研究热点之一.本文根据语音信号的特点,采用K-SVD算法获得稀疏线性预测字典,作为语音信号的稀疏变换矩阵.高斯随机矩阵用于原语音信号的采样从而... 压缩感知理论框架可以同时实现信号的采样和压缩,将压缩感知应用于语音信号处理是近年来的研究热点之一.本文根据语音信号的特点,采用K-SVD算法获得稀疏线性预测字典,作为语音信号的稀疏变换矩阵.高斯随机矩阵用于原语音信号的采样从而实现信号的压缩,最后通过正交匹配追踪算法(OMP)和采样压缩匹配追踪算法(Co Sa MP)将已采样压缩的语音信号进行信号重构.实验考察了待处理语音信号帧的长度、压缩比,稀疏变换字典以及压缩感知重构算法等因素对语音压缩感知重构性能的影响,结果表明,基于数据集训练的稀疏线性预测字典相比传统解析构造的离散余弦变换字典,对语音的重构性能具有0.6 d B左右的提升. 展开更多

关键词 压缩感知 语音信号处理 K-SVD 稀疏线性预测字典

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基于线性预测分析的语音信号压缩感知 被引量：1

6

作者 王红柱 陈砚圃 +1 位作者 高悦 王浩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期1335-1337,共3页

根据语音信号的特点,提出了一种基于线性预测分析的合成矩阵作为语音信号的稀疏变换域,并验证了语音信号在该域上的稀疏特性。由语音信号和随机高斯矩阵构造相应的观测,采用正交匹配追踪算法重构原始语音信号。实验表明,语音信号在新的... 根据语音信号的特点,提出了一种基于线性预测分析的合成矩阵作为语音信号的稀疏变换域,并验证了语音信号在该域上的稀疏特性。由语音信号和随机高斯矩阵构造相应的观测,采用正交匹配追踪算法重构原始语音信号。实验表明,语音信号在新的变换域上的重构性能要优于DCT域,且具有较高的分段信噪比和平均意见得分。 展开更多

关键词 压缩感知 语音信号 稀疏性 线性预测分析 正交匹配追踪

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基于线性预测的自适应语音压缩感知 被引量：1

7

作者 赵翠 周遥 +1 位作者 毛鑫萍 马永阳 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2012年第4期13-16,共4页

该文介绍了压缩感知在语音信号处理中的应用,利用语音信号经过线性预测分析,其残差信号近似认为是稀疏的特性,因此语音信号的稀疏变换基可由线性预测系数构成。同时根据语音帧之间的相关性,该文提出了自适应LP基。实验结果表明该文构造... 该文介绍了压缩感知在语音信号处理中的应用,利用语音信号经过线性预测分析,其残差信号近似认为是稀疏的特性,因此语音信号的稀疏变换基可由线性预测系数构成。同时根据语音帧之间的相关性,该文提出了自适应LP基。实验结果表明该文构造的自适应LP基与非自适应LP基相比,减少了传输量,同时保持重构性能基本一致,且优于DCT基。 展开更多

关键词 压缩感知 线性预测 稀疏变换基 语音信号 自适应

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基于改进循环观测的线性预测语音压缩感知

8

作者 徐皓波 于凤芹 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第11期278-281,共4页

利用语音信号线性预测残差的稀疏性特点可对语音信号进行压缩感知,但需要信号的线性预测系数来构造稀疏变换矩阵,从而增加预测系数传输的数据量。为此,提出将线性预测系数存入对角阵向量中构造循环矩阵,由此得到循环观测矩阵,再对语音... 利用语音信号线性预测残差的稀疏性特点可对语音信号进行压缩感知,但需要信号的线性预测系数来构造稀疏变换矩阵,从而增加预测系数传输的数据量。为此,提出将线性预测系数存入对角阵向量中构造循环矩阵,由此得到循环观测矩阵,再对语音信号进行观测。提取该循环矩阵中的线性预测系数构造残差域稀疏变换矩阵,利用正交匹配追踪算法对观测信号进行重构。仿真实验结果表明,与传统线性预测方法相比,该方法减少了3.9%以上的数据量,且比将高斯随机矩阵作为观测矩阵的方法具有更高的帧平均重构信噪比。 展开更多

关键词 线性预测 压缩感知 循环观测 残差域稀疏变换 正交匹配追踪 重构信噪比

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基于谱间预测和联合优化的高光谱压缩感知图像重构 被引量：10

9

作者 刘海英 吴成柯 +1 位作者 吕沛 宋娟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期2248-2252,共5页

基于高光谱图像压缩采样数据特性的分析,提出一种基于谱间预测和联合优化的压缩感知图像重构算法。首先在谱间通过线性预测去除高光谱图像观测向量的强谱间相关性,得到熵值更小的预测残差向量;然后在凸集交替投影(Projections Onto Conv... 基于高光谱图像压缩采样数据特性的分析,提出一种基于谱间预测和联合优化的压缩感知图像重构算法。首先在谱间通过线性预测去除高光谱图像观测向量的强谱间相关性,得到熵值更小的预测残差向量;然后在凸集交替投影(Projections Onto Convex Sets,POCS)的基础上提出基于最陡下降法的联合优化算法对预测残差向量进行重构,提高重构质量;同时采用像素点为指导的收敛准则提高算法的收敛速度。实验结果表明,在相同观测值数目下,该文算法的重构质量(PSNR)明显优于其它已有重构算法,并且具有较低的计算复杂度。 展开更多

关键词 高光谱图像 压缩感知 线性预测 凸集交替投影 最陡下降法

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基于谱间预测的高光谱遥感影像压缩感知重构算法 被引量：3

10

作者 王晗 王阿川 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第6期556-562,共7页

高光谱遥感影像通常包含几十或上百个光谱波段,其海量的数据给影像的存储、传输以及后续处理带来了挑战。针对这一问题,根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性,提出了一种结合双参考波段线性预测的基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方... 高光谱遥感影像通常包含几十或上百个光谱波段,其海量的数据给影像的存储、传输以及后续处理带来了挑战。针对这一问题,根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性,提出了一种结合双参考波段线性预测的基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法。首先,将高光谱遥感影像的波段进行分组,每组确定两个参考波段,使用正交匹配追踪(OMP)算法重构每组的两个参考波段。其次,根据重构恢复的组内的两个参考波段,建立了一个基于双参考波段的线性预测模型,用来计算该组内非参考波段的预测值;然后,使用OMP算法重构实际测量值与预测测量值的差值,得到差值向量;最后,利用得到的差值向量迭代修正预测测量值,直到恢复该波段原始图像。仿真实验结果表明,该方法提高了高光谱遥感影像的重构效果。 展开更多

关键词 高光谱遥感影像 压缩感知 线性预测 图像重构

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基于量化步长线性预测和BFOS算法的MPEG-4AAC量化 被引量：2

11

作者 舒若 吴乐南 《声学技术》 CSCD 2009年第6期757-762,共6页

MPEG-4 AAC的编码性能很大程度上依赖于量化模块的编码效率和收敛速度,但其常用的基于双循环搜索结构的率失真控制器引起编码器性能较差,尤其在低码率时更为突出。提出一种新的量化优化算法。新方案采取单循环结构,用前面数帧的量化信... MPEG-4 AAC的编码性能很大程度上依赖于量化模块的编码效率和收敛速度,但其常用的基于双循环搜索结构的率失真控制器引起编码器性能较差,尤其在低码率时更为突出。提出一种新的量化优化算法。新方案采取单循环结构,用前面数帧的量化信息对当前帧的初始量化步长做线性预测,再用接近最优比特分配的BFOS算法控制量化步长的调节。仿真证明新方案的编码性能明显优于MPEG-4 AAC VM,对比BOFS算法,运算量得到极大降低。 展开更多

关键词 感知音频编码 率失真控制器 量化步长 线性预测 BFOS算法

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基于双边线性预测的信包丢失隐藏算法 被引量：1

12

作者 谢青松 魏维 罗凯 《信号处理》 CSCD 北大核心 2008年第2期320-323,共4页

本文提出了一种基于双边线性预测的信包丢失隐藏算法。该方法利用丢失信包的前一信包或邻接信包(在后一信包可获得的情况下)预测丢失信包。线性加权双边线性预测的样点获得最终的重建信号。使用重叠相加和幅度调整操作平滑重建信号和真... 本文提出了一种基于双边线性预测的信包丢失隐藏算法。该方法利用丢失信包的前一信包或邻接信包(在后一信包可获得的情况下)预测丢失信包。线性加权双边线性预测的样点获得最终的重建信号。使用重叠相加和幅度调整操作平滑重建信号和真实信号之间的边界。经过非正式试听和ITU-T P.862协议所推荐的PESQ算法测试,本文建议算法的重建语音信号质量,与其他四种流行重建算法相比有了较为明显的改善。 展开更多

关键词 基于IP语音(VoIP) 信包丢失隐藏(PLC) 基于双边线性预测的重建 语音质量的感知评估(PESQ)

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MLP语音信号非线性预测器 被引量：1

13

作者 周志杰 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 2001年第5期1-4,共4页

讨论了 MLP(Multi- Layer Perceptron)语音信号非线性预测器的实现。为了使 MLP能够适用于语音信号预测 ,对 MLP的误差准则进行了修正以减轻神经网络模型与语音模型之间的过匹配。为了提高MLP的训练速度 ,提出了一种线性化逐层优化 (LOL... 讨论了 MLP(Multi- Layer Perceptron)语音信号非线性预测器的实现。为了使 MLP能够适用于语音信号预测 ,对 MLP的误差准则进行了修正以减轻神经网络模型与语音模型之间的过匹配。为了提高MLP的训练速度 ,提出了一种线性化逐层优化 (LOLL) MLP训练算法。实验结果显示该非线性预测器的预测信噪比约比线性预测器提高 2 d B,而且它还可以同时完成长时预测器的功能 ;误差准则修正使非线性预测器的预测信噪比提高了 0 .3 5 d 展开更多

关键词 语音处理 语音分析 神经网络 多层感知器 MLP 快速算法 语音信号预测 非线性预测器 信噪比

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基于MATLAB的线性神经网络自适应预测的实现 被引量：3

14

作者 符策锐 《电脑开发与应用》 2003年第12期6-7,9,共3页

设计了一个线性神经网络 ,并对其系统进行自适应预测。通过利用 MATL AB6 .5中的神经网络函数adapt对线性网络的自适应训练 ,网络能够随着被预测的模型的变化而相应地对网络的权值和阈值进行修正 。

关键词 线性神经网络 自适应预测 MATLAB 感知器 自适应学习

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基于多层感知机的温室内番茄茎直径变化预测模型 被引量：2

15

作者 陈毅飞 杨会民 +3 位作者 马艳 张新伟 喻晨 王学农 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期562-571,共10页

【目的】研究温室内番茄茎直径变化量动态预测模型,为番茄需水规律提供一定决策支持。【方法】采用多层感知机算法与植物生理生态信息相融合的方法,建立一个包含空气温湿度、土壤湿度、叶片温度、茎直径变化量及光合有效辐射的基于多层... 【目的】研究温室内番茄茎直径变化量动态预测模型,为番茄需水规律提供一定决策支持。【方法】采用多层感知机算法与植物生理生态信息相融合的方法,建立一个包含空气温湿度、土壤湿度、叶片温度、茎直径变化量及光合有效辐射的基于多层感知机算法的茎直径变化量预测模型。采用3层隐含层神经网络对经过正则化及归一化的6维训练集数据向量,进行全连接式训练后,得出预测模型,验证集数据输入预测模型后得出1维输出向量,对输出向量进行反归一化进而得出茎直径变化量预测值。【结果】建立的基于多层感知机短时番茄茎直径变化量动态预测模型的预测值与实测值的回归系数(R 2)为0.901,均方根误差(RMSE)为0.175。【结论】该模型适用于温室番茄短时茎直径变化量动态预测,具有较好的应用场景。 展开更多

关键词 多层感知机 动态调整 茎直径变化量 温室番茄 非线性回归预测

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一种最佳线性估计与多假设结合的分布式视频压缩感知重构算法 被引量：1

16

作者 才争野 吕巨建 +2 位作者 赵慧民 徐小平 宋智华 《计算机科学与应用》 2018年第5期601-610,共10页

针对分布式视频压缩感知系统存在编码端的低采样率易导致解码端重构效果不理想的问题,综合考虑视频帧间的时空相关性以及帧内不同图像块所具有的不同块特征,提出了一种最佳线性估计与多假设预测相结合的分布式视频压缩感知重构算法。算... 针对分布式视频压缩感知系统存在编码端的低采样率易导致解码端重构效果不理想的问题,综合考虑视频帧间的时空相关性以及帧内不同图像块所具有的不同块特征,提出了一种最佳线性估计与多假设预测相结合的分布式视频压缩感知重构算法。算法在编码端采用分块压缩感知进行随机测量,在解码端增加了相似判别、测量值补充以及平滑判别三种机制。通过此三种机制对非关键帧块进行细化分类,并根据分类结果对不同的图像块采用不同的测量值补充及重构策略,进而提高重构质量。在标准视频序列集上的仿真实验结果表明,本文提出的算法重构视频信号的峰值信噪比(PSNR)比传统的多假设预测重构算法平均高出2~3 dB,尤其在编码端测量率低于0.2的情况下,PSNR高出4~5 dB。 展开更多

关键词 分布式视频压缩感知 相关性 多假设预测 最佳线性估计 重构

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小样本纱线质量预测的机器学习算法适用性分析

17

作者 刘智玉 李学星 +2 位作者 李立轻 陈南梁 汪军 《棉纺织技术》 CAS 2024年第8期27-34,共8页

为了解决当前基于神经网络的纱线质量预测模型针对小样本预测精度偏低和预测精度不稳定的问题,建立了随机森林(RF)算法预测模型、多层感知机神经网络(MLP)算法预测模型和线性回归(LR)算法预测模型,就各算法模型在小样本情况下对不同数... 为了解决当前基于神经网络的纱线质量预测模型针对小样本预测精度偏低和预测精度不稳定的问题,建立了随机森林(RF)算法预测模型、多层感知机神经网络(MLP)算法预测模型和线性回归(LR)算法预测模型,就各算法模型在小样本情况下对不同数据特点的数据集的敏感性、不同数据维度的敏感性和不同训练样本数的敏感性进行了预测性能对比试验。用决定系数和均方根误差进行模型预测性能评估。试验结果表明:在小样本情况下,相比于MLP算法和LR算法,大多数情况下RF算法预测准确性更高、预测精度稳定性更好、对小训练样本量的适应性更好,具有较高的综合预测性能。 展开更多

关键词 随机森林算法 多层感知机神经网络 线性回归算法 质量预测 小样本 预测模型 决定系数

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基于线性回归和MLP神经网络的招标采购预测模型 被引量：4

18

作者 庞铖铖 戎袁杰 +2 位作者 刘昕 宋梦昕 王光旸 《宁夏电力》 2021年第1期12-17,共6页

针对线性回归和多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的理论与运用方法进行研究,利用SPSS软件搭建线性回归模型和MLP神经网络预测模型,通过招标采购实际预测算例,引入平均相对误差和标准误差两种指标对模型的预测精度进行比... 针对线性回归和多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的理论与运用方法进行研究,利用SPSS软件搭建线性回归模型和MLP神经网络预测模型,通过招标采购实际预测算例,引入平均相对误差和标准误差两种指标对模型的预测精度进行比对。结果表明,对于产品价格和原材料价格大致呈线性关系的变电设备,两种模型预测精度无明显差别,在招标采购价格预测实际应用中均具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 招标采购预测 价格预测 线性回归 多层感知器 神经网络

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面向异构图像压缩感知的阶数自适应多假设重构

19

作者 郑颙铣 刘浩 +1 位作者 燕帅 陈根龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期302-310,共9页

大数据时代到来,使得图像传感应用面临大维度处理与大容量传输的挑战,压缩感知技术及相关算法在一定程度上解决了该问题。然而,现有压缩感知算法存在对异构图像集泛化性不足的问题,需要为此类图像集设计高泛化性的压缩感知重构算法。因... 大数据时代到来,使得图像传感应用面临大维度处理与大容量传输的挑战,压缩感知技术及相关算法在一定程度上解决了该问题。然而,现有压缩感知算法存在对异构图像集泛化性不足的问题,需要为此类图像集设计高泛化性的压缩感知重构算法。因此,基于泛化性较高的多假设预测机制,提出一种阶数自适应多假设重构算法。首先通过窗口自适应线性预测器对各块进行预处理,根据预处理获得的相关性指标,改变多假设搜索窗口的大小,并依据相似度对搜索窗口内的预测块进行排序,结合自适应的搜索窗口挑选不同数量的高相似预测块,生成多假设预测的重构图像。选取自然图像集以及X光胸片和脑磁两个异构图像集进行实验,在不同采样率下对比所提算法与传统的多假设压缩感知重构算法以及两种新近提出的基于多假设预测的算法性能。实验结果表明,所提算法具有良好的性能提升。在自然图像集下,相比两种新近提出的基于多假设预测的重构算法,所提算法保持了一定的恢复质量,且运行时间分别减少了17.5%,28.7%。此外,相比两种新近提出的算法,在胸片图像集下,所提算法分别获得了1.16 dB,1.43 dB的平均PSNR提升,以及36.1%,21.5%的平均运行时间减少;在脑磁图像集下,所提算法分别获得了1.64 dB,1.97 dB的平均PSNR提升,以及平均28.6%,26.1%的运行时间减少。整体而言,所提算法具有较低的时间复杂度、较高的恢复质量,综合性能更佳。 展开更多

关键词 压缩感知重构 多假设预测 线性预测器 阶数自适应 异构图像集

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基于多层感知器的分布式光伏中短期发电量预测研究 被引量：1

20

作者 林祖柽 《今日制造与升级》 2023年第11期25-27,共3页

为提高光伏发电决策的科学性和可靠性,引进多层感知器,开展分布式光伏中短期发电量预测方法的设计研究。首先通过收集和分析光伏发电站的历史发电数据、天气数据和其他相关参数,构建光伏发电站多层感知器模型;其次引进LSTM,对模型输入... 为提高光伏发电决策的科学性和可靠性,引进多层感知器,开展分布式光伏中短期发电量预测方法的设计研究。首先通过收集和分析光伏发电站的历史发电数据、天气数据和其他相关参数,构建光伏发电站多层感知器模型;其次引进LSTM,对模型输入数据与光伏发电量的非线性关系进行学习;最后将非线性关系学习结果作为参照与依据,根据发电站所处地理位置与不同条件下的总辐射照度,预测并计算中短期发电量。对比实验结果表明:文章设计的发电量预测方法,具有较高的预测准确性和较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 多层感知器 非线性关系 预测 发电量 中短期 分布式光伏

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