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语音声特征的互相关贝叶斯块稀疏化方法
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作者 马鸣 刘志红 +1 位作者 李超 赵化良 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期226-230,共5页
为解决语音声信号稀疏化表示中稀疏度确定难和稀疏化程度低的问题,提出一种互相关块稀疏贝叶斯学习方法。该方法基于稀疏贝叶斯学习理论,利用语音声信号的块稀疏性和时间相关性特征,构建了语音声信号稀疏解的互相关块稀疏空间结构,使其... 为解决语音声信号稀疏化表示中稀疏度确定难和稀疏化程度低的问题,提出一种互相关块稀疏贝叶斯学习方法。该方法基于稀疏贝叶斯学习理论,利用语音声信号的块稀疏性和时间相关性特征,构建了语音声信号稀疏解的互相关块稀疏空间结构,使其在特征空间内展现更充分的稀疏性。该方法可有效提高语音声信号的稀疏表示。经数值仿真验证构建的声特征惩罚矩阵D对稀疏解x的约束作用显著提高,x中相邻的数据块密切相关,单一的噪声峰值被抑制,说明能得到最优稀疏解,并且提高了稀疏化程度。 展开更多
关键词 稀疏 稀疏贝叶斯 稀疏 互相关
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基于非凸稀疏与低秩分解的车载雷达抗干扰方法
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作者 李家强 危雨萱 +1 位作者 任梦豪 陈金立 《现代雷达》 北大核心 2025年第2期58-65,共8页
车载及道路设备毫米波雷达的广泛应用,使得雷达之间的相互干扰引起了诸多交通安全隐患。为此,文中提出了一种基于非凸正则化稀疏和低秩分解的信号分离方法来抑制雷达间的相互干扰。首先,利用雷达回波信号中目标分量和干扰分量的低秩和... 车载及道路设备毫米波雷达的广泛应用,使得雷达之间的相互干扰引起了诸多交通安全隐患。为此,文中提出了一种基于非凸正则化稀疏和低秩分解的信号分离方法来抑制雷达间的相互干扰。首先,利用雷达回波信号中目标分量和干扰分量的低秩和稀疏特性构建优化模型,将干扰抑制问题转化为了优化问题;然后,在使用极大极小非凸稀疏惩罚作为稀疏惩罚的情况下,借助交替方向乘子法进行迭代优化;最后,在指定误差范围内结束迭代,分别求解出目标分量和干扰分量,实现了有用信号和干扰信号的精准分离。与现有的信号处理方法相比,所提方法跳过了繁琐的干扰检测步骤,且干扰抑制后的信号与纯净参考信号的相关系数达到了0.9997。仿真模拟以及后续的实验结果表明该方法对雷达间干扰的抑制具有优异的性能。 展开更多
关键词 毫米波雷达 干扰抑制 低秩 稀疏 极大极小非凸稀疏惩罚
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基于非均匀稀疏贝叶斯学习的近场源定位
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作者 李一 傅海军 戴继生 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第1期187-196,共10页
近场源的阵列流型包含角度和距离参数,两者相互耦合,难以分离。现有方法一般采用近似解耦模型,分步估计出角度和距离参数。然而,在近似解耦过程中,不可避免地引入了系统模型误差,导致定位性能严重下降。为了应对上述挑战,提出了一种基... 近场源的阵列流型包含角度和距离参数,两者相互耦合,难以分离。现有方法一般采用近似解耦模型,分步估计出角度和距离参数。然而,在近似解耦过程中,不可避免地引入了系统模型误差,导致定位性能严重下降。为了应对上述挑战,提出了一种基于非均匀网格的稀疏表示近场源定位方法,将复杂的近场源定位问题直接建模成一个较低维度的稀疏信号恢复问题,并利用稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian learning, SBL)方法实现对稀疏信号的自适应恢复,从而避免引入近似误差,显著提高了参数估计的准确性。所提方法中的非均匀网格仅含有较少的网格点,极大降低了计算复杂度;各网格点之间的角度和距离均不相同,有效克服了字典矩阵中相邻基之间相关性高的缺陷;额外引入网格优化技术,进一步解决了粗糙网格可能导致的失配问题。仿真结果证实了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 近场源定位 稀疏表示 稀疏信号恢复 稀疏贝叶斯学习 网格细化
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结构稀疏模型 被引量:6
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作者 刘建伟 崔立鹏 罗雄麟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1309-1337,共29页
由于生物信息学、心理学诊断、计算语言与语音学、计算机视觉、门户网站、电子商务、移动互联网、物联网中处理高维和超高维数据的需求不断涌现,迫切需要研究具有变量选择和特征降维功能的回归和分类模型,所以以Lasso、自适应Lasso和ela... 由于生物信息学、心理学诊断、计算语言与语音学、计算机视觉、门户网站、电子商务、移动互联网、物联网中处理高维和超高维数据的需求不断涌现,迫切需要研究具有变量选择和特征降维功能的回归和分类模型,所以以Lasso、自适应Lasso和elastic net等为代表的稀疏模型近年来在机器学习领域中非常流行.然而,这些稀疏模型没有考虑变量中存在的组结构、重叠组结构、双层稀疏结构、多层稀疏结构、树结构和图结构等结构化信息.结构稀疏模型考虑了这些结构先验信息,改善了模型对特征选择的结果和稀疏模型在相应结构稀疏化数据背景下的统计特性.结构稀疏化模型是当前稀疏学习领域的研究方向,近几年来涌现出很多研究成果,文中对主流的结构稀疏模型,如组结构稀疏模型、结构稀疏字典学习、双层结构稀疏模型、树结构稀疏模型和图结构稀疏模型进行了总结,对结构稀疏模型目标函数中包含非可微、非凸和不可分离变量的结构稀疏模型目标函数近似转换为可微、凸和可分离变量的近似目标函数的技术如控制-受控不等式(Majority-Minority,MM),Nesterov双目标函数近似方法,一阶泰勒展开和二阶泰勒展开技术,对求解结构稀疏化模型近似目标函数的优化算法如最小角回归算法、组最小角回归算法(Group Least Angle Regression,Group LARS)、块坐标下降算法(block coordinate descent algorithm)、分块坐标梯度下降算法(block coordinate gradient descent algorithm)、局部坐标下降算法(local coordinate descent algorithm)、谱投影梯度法(Spectral Projected Gradient algorithm)、主动集算法(active set algrithm)和交替方向乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)进行了比较分析,并且对结构稀疏模型未来的研究方向进行了探讨. 展开更多
关键词 稀疏化模型 结构稀疏化模型 组结构稀疏模型 多层稀疏结构模型 树结构稀疏化模型 图结构稀疏化模型 结构稀疏字典 结构稀疏 人工智能
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基于张量字典学习的高光谱图像稀疏表示分类
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作者 宫学亮 李玉 +2 位作者 贾淑涵 赵泉华 王丽英 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第3期798-807,共10页
高光谱图像因其蕴含十分丰富的光谱和空间信息已被广泛应用于生产生活的各个领域。为了充分挖掘高光谱图像中蕴含的光谱和空间信息,从高光谱数据固有的三维属性出发,以空-谱张量为基本处理单元,提出一种基于张量字典学习的稀疏表示分类(... 高光谱图像因其蕴含十分丰富的光谱和空间信息已被广泛应用于生产生活的各个领域。为了充分挖掘高光谱图像中蕴含的光谱和空间信息,从高光谱数据固有的三维属性出发,以空-谱张量为基本处理单元,提出一种基于张量字典学习的稀疏表示分类(Tensor-DLSRC)算法,以提高高光谱图像分类精度。首先,构建以像素及其空间邻域像素光谱向量组成的像素空-谱张量;其次,将作为训练样本像素的空-谱张量按照不同维度展开成矩阵,并以其列向量均值作为字典原子组成初始化张量字典;同时,在张量稀疏性约束条件下构建张量稀疏表示(Tensor-SR)模型,并利用张量字典学习算法学习一组能够精确刻画该类张量空-谱特征的字靛矩阵;最后,对待分类像素利用Tensor-SR模型求解其空-谱张量的稀疏表示系数张量,根据重构残差最小化原则确定该像素类别。为了分析参数对提出算法分类精度的影响,在进行分类对比实验之前,通过一系列实验分别讨论训练样本数M、邻域窗口尺寸(2δ+1)×(2δ+1)、字典学习阶段的稀疏度μ1和稀疏表示阶段的稀疏度μ2等参数对总体分类精度(OA)的影响。为了验证提出算法的有效性,分别在Indian Pines、Salinas和Xuzhou三个高光谱数据上进行实验,对比分析本算法与基于光谱向量的SRC算法和DLSRC算法、增加邻域空间信息的JSRC算法和DLJSRC算法和基于空-谱张量的Tensor-DLSRC算法等五种算法的分类结果,并采用基于混淆矩阵的平均准确率(APR)、平均精度(PA)、OA和Kappa系数对分类结果定量分析。所提出的Tensor-DLSRC算法在OA和Kappa系数的平均值水平是六种算法中最高的,且具有最小的标准差,说明本算法与五种其他算法相比能够提供更准确且稳定的分类结果。 展开更多
关键词 高光谱图像 空-谱张量 稀疏表示 张量字典学习 张量稀疏表示分类
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基于监督学习的稀疏矩阵乘算法优选
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作者 彭林 张鹏 +2 位作者 陈俊峰 唐滔 黄春 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第3期381-391,共11页
稀疏矩阵乘算法中主流的row-by-row计算公式上的SPA、HASH、ESC 3种稀疏矩阵乘实现算法,在对不同的稀疏矩阵进行计算时性能差异显著,在不同非零元规模上单一算法不总是能取得最佳性能,而且单一算法与最优选择存在明显差距。为此,提出了... 稀疏矩阵乘算法中主流的row-by-row计算公式上的SPA、HASH、ESC 3种稀疏矩阵乘实现算法,在对不同的稀疏矩阵进行计算时性能差异显著,在不同非零元规模上单一算法不总是能取得最佳性能,而且单一算法与最优选择存在明显差距。为此,提出了一种基于机器学习的最优稀疏矩阵乘算法选择模型,以给定矩阵集作为数据源,抽取稀疏矩阵的特征,并使用SPA、HASH、ESC计算获得的性能数据进行训练和验证,获得的模型能够仅使用稀疏矩阵的特征即可完成对新数据集的算法优选。实验结果表明,该模型可以获得91%以上的预测准确率,平均性能达到最优选择的98%,是单一算法性能的1.55倍以上,并且可在实际库函数中使用,具有良好的泛化能力和实用价值。 展开更多
关键词 稀疏矩阵乘 SpGEMM SPA算法 HASH算法 ESC算法 机器学习
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基于稀疏度自适应和迭代加权的捷变频雷达目标高精度参数估计
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作者 张亚男 张劲东 +1 位作者 王行舒 张欣媛 《信号处理》 北大核心 2025年第3期437-447,共11页
捷变频雷达具有低截获概率、抗干扰能力强等优点,然而其载频在脉间跳变导致信号相位非均匀变化,使得传统动目标检测不再适用。针对捷变频雷达目标距离-速度参数估计以及参数估计中存在虚假目标检测和真实目标幅度损失的问题,本文建立了... 捷变频雷达具有低截获概率、抗干扰能力强等优点,然而其载频在脉间跳变导致信号相位非均匀变化,使得传统动目标检测不再适用。针对捷变频雷达目标距离-速度参数估计以及参数估计中存在虚假目标检测和真实目标幅度损失的问题,本文建立了距离-多普勒的稀疏信号处理模型,将参数估计问题转化为稀疏重构问题,并提出了稀疏度自适应和迭代加权重构(Sparse Adaptive and Iterative Weighted Reconstruction,SAIWR)算法。首先,该算法根据字典矩阵与信号的相关性挑选原子并通过正则化条件对原子进行二次筛选。随后,每次迭代中扩展步长自适应地匹配信号稀疏度,继续寻找最佳原子集。最后,在迭代中根据原子与字典矩阵的相关性调整权矩阵,增强目标原子在信号重构过程中的作用,实现了目标个数未知情况下雷达目标场景重构和虚假目标抑制。自适应对角加载矩阵求逆时,算法利用了矩阵求逆引理,减少了所需的计算量。计算机仿真实验表明,本文所提算法在邻近目标场景与小目标场景下均实现捷变频雷达目标参数的准确估计,与现有的正则化自适应匹配追踪算法(Regularized Adaptive Matching Pursuit,RAMP)与稀疏贝叶斯算法(Sparse Bayesian Learning,SBL)相比,SAIWR算法重构精度更高,误检率更低。 展开更多
关键词 目标参数估计 捷变频 稀疏重构 稀疏度自适应和迭代加权
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自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混
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作者 徐晨光 郭禹 +4 位作者 李峰 刘翼 李艳 邓承志 刘燕德 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第4期1071-1081,共11页
高光谱稀疏解混是利用一个含有丰富的端元光谱信息的光谱库作为先验,并对高光谱数据进行分解,得到与光谱库中各端元光谱对应的丰度的图像处理技术。然而目前大多数稀疏解混方法,在高噪声条件下的解混效果不佳,且很多去噪解混算法只是片... 高光谱稀疏解混是利用一个含有丰富的端元光谱信息的光谱库作为先验,并对高光谱数据进行分解,得到与光谱库中各端元光谱对应的丰度的图像处理技术。然而目前大多数稀疏解混方法,在高噪声条件下的解混效果不佳,且很多去噪解混算法只是片面的利用了高光谱的某些特性,并没有对高光谱特性进行全面考虑,从而影响了解混算法的精度。为了解决这一问题,创新地提出了一种基于自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混方法。首先对稀疏解混算法进行了详细的介绍,接着对自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混算法进行建模,提出自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混算法。该算法把高光谱数据的低秩特性和自适应TV空间特性进行了融合,在保持丰度的低秩性和稀疏性的同时,自适应调整丰度矩阵在不同结构下全变差正则化的水平差和垂直差比例,达到更好的去噪效果。然后,使用ADMM算法对新的模型进行求解。最后,利用SUnSAL-TV,ADSpLRU,S2WSU,SU-ATV等几种比较经典的算法与本算法比较,通过两组模拟数据和一组真实数据来实验验证算法的好坏。两组模拟数据分别是在背景单一的DC1和背景复杂的DC2中各自加入10、15和20 dB三种高斯噪声得到的数据。模拟数据实验通过利用不同算法对这两组数据解混,对解混结果的信号与重建误差比、丰度重构正确率和稀疏度三个数值来比较,并对几种算法解混后的丰度图像、丰度图像与真实图像的差值图等信息进行观察对比,从而分析几种算法的好坏。真实数据实验是利用了内华达州的Cuprite矿区高光谱真实数据对解混结果进行分析对比,进一步用真实数据验证本算法的优势。实验结果表明:本方法相对于较为流行的几种解混方法具有更好的鲁棒性和解混效果,在SRE方面提高了11.4%~310.2%,拥有更出色的性能。 展开更多
关键词 稀疏解混 自适应全变差 低秩约束 高光谱图像
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考虑时空关联的道路行程速度稀疏数据修复与解释性算法
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作者 徐韬 任其亮 +1 位作者 张磊 程龙春 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期77-88,共12页
为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模... 为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模型。首先,在传统轮盘算法基础上提出了针对选择操作和算子的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA),利用自适应机制优化个体选择概率,通过设置常数λ解决后续优秀个体选择概率偏低缺陷,提高模型收敛性能。其次,利用IGA和K折交叉验证(K-fold cross validation,K-Fold CV)实现极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)中n_estimators、Learning_rate、Min_child_weight、Max_depth超参数寻优。然后,利用SHAP(shapey additive explanation,SHAP)方法对XGBoost模型各特征重要性开展全局解释和个体样本溯源分析。最后,以目标道路行程速度为输出、连接道路行程速度为特征输入进行实例验证。研究结果表明:IGA-XGBoost组合算法f_(MAE)、f_(RMSE)分别为1.95、2.66,R^(2)为0.941,较GA-XGBoost提高0.4%,模型运行时间为1.532 s,较GA-XGBoost运行时间减少7.6%,组合算法预测精度更高,迭代效率有明显提升;以SHAP值标定特征重要性下,连接道路特征重要性与其RSCI呈正相关,RSCI数值越大,连接道路对预测结果贡献越高;在连接道路数量不足时,以SHAP值排名前3的连接道路对目标道路数据填补时,模型f_(MAE)、f_(RMSE)、R^(2)分别为2.53、3.30、0.905,仍能取得较好的数据修复精度,证明了方法的适用性。研究结果可为城市道路行程车速数据修复填补提供新思路。 展开更多
关键词 智能交通 稀疏数据修复 改进遗传算法 XGBoost SHAP算法
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基于即插即用框架和二维AMP的稀疏SAR学习成像方法
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作者 李开明 张宏伟 +2 位作者 王天润 张强 匡旭斌 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第2期195-204,共10页
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)稀疏成像问题主要通过压缩感知(compressed sensing,CS)理论来解决,通过构建正则化优化模型将先验信息引入图像恢复任务.然而,简单的正则化约束难以提供目标复杂的结构信息,尤其是非稀疏场景... 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)稀疏成像问题主要通过压缩感知(compressed sensing,CS)理论来解决,通过构建正则化优化模型将先验信息引入图像恢复任务.然而,简单的正则化约束难以提供目标复杂的结构信息,尤其是非稀疏场景.提出了一种新颖的基于即插即用(plug-and-play,PnP)框架和深度展开网络(deep unfolding networks,DUN)的二维稀疏SAR学习成像方法.基于线性调频变标算法(chirp-scaling algorithm,CSA)推导出近似观测模型来降低计算成本;使用基于匹配滤波的二维近似消息传递(matched filter-based approximate message-passing,MFAMP)方法迭代求解该稀疏成像问题.为了克服现有稀疏成像方法中先验模型的局限性,在稀疏重建框架中引入PnP先验模型来代替传统的L1范数稀疏正则化器.将成像过程展开为一个DUN,称为基于PnP框架和MFAMP的SAR学习成像网络(PnP-MFAMP-Net).实验结果验证了所提成像方法的鲁棒性和优越性. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 压缩感知 深度展开网络 稀疏成像 学习成像
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基于非线性动力学稀疏辨识的涡致振动系统建模
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作者 季廷炜 王亮 +2 位作者 谢芳芳 张鑫帅 郑畅东 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期402-412,432,共12页
以二维和三维圆柱涡致振动(VIV)系统为研究对象,通过非线性动力学稀疏辨识(SINDy)的方法,识别VIV系统的结构响应模型和尾流振荡模型.对模型进行验证和分析,得到VIV系统的流固耦合模型,实现不同缩减速度下圆柱VIV位移和速度响应的预测.... 以二维和三维圆柱涡致振动(VIV)系统为研究对象,通过非线性动力学稀疏辨识(SINDy)的方法,识别VIV系统的结构响应模型和尾流振荡模型.对模型进行验证和分析,得到VIV系统的流固耦合模型,实现不同缩减速度下圆柱VIV位移和速度响应的预测.结果表明,采用SINDy算法,识别了带有附加阻尼的二维VIV系统的结构响应模型.该模型与流固耦合系统的动力学特征表现出明显的规律:当涡致振动系统处于锁定(lock-in)区域时,附加阻尼随缩减速度变大而基本保持不变,结构的无量纲最大振幅保持在较高水平;当涡致振动系统处于非锁定区域时,附加阻尼随缩减速度变大而呈现线性下降的特征,结构的无量纲振幅保持在较低水平.基于SINDy方法识别的二维VIV系统流固耦合模型和三维VIV系统结构响应模型有较好的预测能力,其中二维VIV系统流固耦合模型有一定的泛化能力.模型预测值能够表征原系统的运动特征,对二维VIV系统结构位移响应预测的相对误差小于6%,结构速度响应预测的相对误差小于5%,对三维VIV系统结构位移和速度响应预测的相对误差小于4%. 展开更多
关键词 稀疏辨识 涡致振动 流固耦合 降阶模型 非线性动力学
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基于双树复小波变换与稀疏表示的牙隐裂OCT三维图像融合
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作者 石博雅 董潇阳 《天津工业大学学报》 北大核心 2025年第1期62-68,共7页
针对采用光学相干层析(OCT)技术进行体积较大的前磨牙和磨牙的隐裂检测时,仅从单一扫描视角采集可能存在误检或漏检的问题,提出一种双树复小波变换(DTCWT)与稀疏表示(SR)相结合的牙隐裂三维图像融合方法。利用扫频OCT对人工牙隐裂模型从... 针对采用光学相干层析(OCT)技术进行体积较大的前磨牙和磨牙的隐裂检测时,仅从单一扫描视角采集可能存在误检或漏检的问题,提出一种双树复小波变换(DTCWT)与稀疏表示(SR)相结合的牙隐裂三维图像融合方法。利用扫频OCT对人工牙隐裂模型从2个扫描视角进行成像,经过三维图像配准后,利用双树复小波变换对图像进行分解。对于低频子带进行稀疏表示,采用“最大L1范数”规则进行融合,高频子带采用“绝对最大”规则融合,最后通过DTCWT重构得到融合后的图像。实验结果表明:采用本文方法融合后的牙隐裂图像可以得到裂纹的完整信息,获得准确的定位和分级,各方面性能均优于单独采用各多尺度分解方法和稀疏表示方法,标准差(SD)、平均梯度(AG)、空间频率(SF)和边缘信息评价因子(Q)的值分别平均提高到36.7、6.0、27.9和0.74,有效提高了OCT牙隐裂检测的准确性。 展开更多
关键词 牙隐裂 光学相干层析 稀疏表示 双树复小波变换
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基于稀疏贝叶斯推断的LDACS波束形成方法
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作者 王磊 高翔 胡潇潇 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第1期332-339,共8页
L波段数字航空通信系统(L-band digital aeronautical communication system,LDACS)作为未来航空数据链的重要技术手段之一,非常容易受到相邻波道的测距机系统信号的干扰。为此,提出一种基于稀疏贝叶斯推断的LDACS波束形成方法。首先,将... L波段数字航空通信系统(L-band digital aeronautical communication system,LDACS)作为未来航空数据链的重要技术手段之一,非常容易受到相邻波道的测距机系统信号的干扰。为此,提出一种基于稀疏贝叶斯推断的LDACS波束形成方法。首先,将LDACS地面站的粗略来向信息作为先验,并根据空域信号来向的稀疏性构建稀疏信号。随后,通过贝叶斯推断估算干扰和噪声的功率,估计各个信源的来向。最后,重构干扰噪声协方差矩阵,获得波束形成权矢量。该方法无需知晓干扰数量、干扰来向等信息。仿真结果表明,该方法在低信噪比和少快拍条件下也能稳定输出波束方向图,表现出较好性能。 展开更多
关键词 L波段数字航空通信系统 测距机 波束形成 稀疏贝叶斯推断
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结合图像分解和自稀疏模糊聚类的情感颜色迁移
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作者 谢斌 李燕伟 +2 位作者 杨舒敏 徐燕 王冠超 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第3期513-523,共11页
针对传统情感颜色迁移方法存在层次感欠缺、细节模糊和视觉效果不佳等问题,结合图像分解和自稀疏模糊聚类提出了一种新的迁移方法。首先,为了更好地维持图像的细节,引入基于低秩纹理先验的卡通纹理分解将源图像分为包含主要颜色的平滑... 针对传统情感颜色迁移方法存在层次感欠缺、细节模糊和视觉效果不佳等问题,结合图像分解和自稀疏模糊聚类提出了一种新的迁移方法。首先,为了更好地维持图像的细节,引入基于低秩纹理先验的卡通纹理分解将源图像分为包含主要颜色的平滑图和包含局部信息的纹理图。其次,利用自稀疏模糊聚类方法得到平滑图的主要代表性颜色和其对应的分割区域,让图像在提取过程中更好地保留源图像的层次结构。最后,设计了一种自适应亮度修正的防溢出策略,并在此基础上提出了一种新的情感颜色迁移方法,旨在使结果图像更加符合人眼的视觉识别特性。实验结果表明,所提出的方法得到了质量更高的迁移结果图像,且在主客观评价方面都表现更优。 展开更多
关键词 情感颜色迁移 稀疏模糊聚类 图像分解 自适应亮度修正 平滑图
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基于混合算法的高维稀疏数据安全加密仿真
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作者 张淑荣 李春平 《计算机仿真》 2025年第2期427-431,共5页
由于高维稀疏数据存在特征难提取、数据存在空值和缺失值等问题,导致对其安全加密难度较大。为了实现对高维稀疏数据安全加密,提出一种基于混合算法的数据安全加密方法。通过对高维稀疏数据值建立对象组,计算组内每个数据属性出现概率,... 由于高维稀疏数据存在特征难提取、数据存在空值和缺失值等问题,导致对其安全加密难度较大。为了实现对高维稀疏数据安全加密,提出一种基于混合算法的数据安全加密方法。通过对高维稀疏数据值建立对象组,计算组内每个数据属性出现概率,标记对象与属性值间相似性,取最大和最小相似性阈值作为参照,求解不同维度数据与阈值间所属关系。采用DES加密算法根据数据维度向量更改明文大小,实现高维和低维数据的密钥分配;利用ECC算法建立椭圆曲线和散列函数,计算数据点在曲线上的散列关系,设立发送端和接收端,通过求解数据在二者间数据稀疏性表达,给出适应度最高的密文,完成混合加密。实验结果表明,所提方法加密效果好,在数据量为1000GB时,其密文空间占比保持在7500B内。 展开更多
关键词 散列函数 高维稀疏数据 数据加密标准加密算法 纠错码加密算法 密钥分配
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基于结构化字典学习的判别稀疏微波成像方法
16
作者 孟洋 周国如 +1 位作者 李洁 张冰尘 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第1期94-100,共7页
基于字典学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)稀疏微波成像方法面对多类别目标时,字典中存在冗余信息导致成像准确性降低,针对此问题提出一种基于结构化字典学习(structured dictionary learning,SDL)的判别稀疏微波成像... 基于字典学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)稀疏微波成像方法面对多类别目标时,字典中存在冗余信息导致成像准确性降低,针对此问题提出一种基于结构化字典学习(structured dictionary learning,SDL)的判别稀疏微波成像方法。首先,利用SDL面向多类别目标训练获得包含多个子字典的结构化字典,每个子字典对应特定类别目标。其次,结合结构化字典构建判别稀疏微波成像模型,处理过程中根据不同子字典对目标的表征误差进行判别。最后,根据判别结果选择对应类别子字典进行成像。实验结果表明,与现有的成像方法相比,所提算法在降采样的条件下能够更好地抑制伪影模糊,提高成像的准确性。 展开更多
关键词 结构化字典学习 合成孔径雷达 稀疏微波成像 稀疏表征
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基于堆叠稀疏自编码器与GAN的线损分层定位
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作者 杜月 王慧琴 +2 位作者 余兆媛 钱亚林 魏敏俊 《电子设计工程》 2025年第5期115-119,共5页
线损数据中存在噪声数据,维度与线损数据一致,导致线损定位结果不精准。为此,提出基于堆叠稀疏自编码器与GAN的线损分层定位方法。构建线损分层定位GAN结构,判别假数据和真数据,获取线损分层数据。依据分层采集结果,计算分层供入、供出... 线损数据中存在噪声数据,维度与线损数据一致,导致线损定位结果不精准。为此,提出基于堆叠稀疏自编码器与GAN的线损分层定位方法。构建线损分层定位GAN结构,判别假数据和真数据,获取线损分层数据。依据分层采集结果,计算分层供入、供出电量和统计线损,以此作为分层存在异常线损的依据。基于堆叠稀疏自编码器的定位原理,通过在代价函数中增加散度,引导输出结果稀疏。根据确定的稀疏编码所在空间,借助SVM分类核函数,定位线损所在层次。由实验结果可知,所研究方法统计的四种线损变化范围分别是3.0~4.0 kW·h、1.0~3.0 kW·h、0.4~0.7 kW·h、4.2~4.8 kW·h,对应的窃电位置分别为表箱1层、表箱2层、表箱3层、表箱4层,具有精准的定位效果。 展开更多
关键词 堆叠稀疏自编码器 生成对抗网络 线损分层定位 SVM分类 稀疏编码
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基于稀疏注意力卷积ViT模型的锌浮选工况识别
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作者 苏越 唐朝晖 +4 位作者 谢永芳 高小亮 张虎 马炜烨 汤海玚 《工程科学学报》 EI 北大核心 2025年第2期328-338,共11页
准确识别锌浮选工况并用于指导锌浮选操作,可以提高浮选效率、优化选矿过程.目前浮选现场主要通过人工肉眼观察泡沫并依据经验判断工况,这种方法主观性强,难以客观准确地评价锌浮选工况.针对该问题,本文通过研究锌浮选泡沫视觉特征和浮... 准确识别锌浮选工况并用于指导锌浮选操作,可以提高浮选效率、优化选矿过程.目前浮选现场主要通过人工肉眼观察泡沫并依据经验判断工况,这种方法主观性强,难以客观准确地评价锌浮选工况.针对该问题,本文通过研究锌浮选泡沫视觉特征和浮选工况的密切联系,提出基于稀疏注意力卷积ViT模型的锌浮选工况识别方法.首先,所提模型融合了卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)和视觉Transformer(Vision transformer,ViT)的结构和优点,同时感知泡沫局部空间信息和全局信息,完备表征泡沫图像.其次,模型引入稀疏的多头注意力机制,每个注意力头以不同的稀疏程度处理特征,从不同尺度下感知全局信息,同时引入注意力门控单元优化特征传递,最终实现锌浮选工况识别.实验结果表明,本文所提工况识别方法在锌浮选泡沫图像数据集上的准确率达到88.62%,解决了传统CNN和ViT模型不能充分利用泡沫图像全局信息,且无法自适应捕捉泡沫图像重要特征的问题,为浮选流程优化提供有力支持. 展开更多
关键词 工况识别 卷积神经网络 视觉Transformer 稀疏注意力 泡沫浮选
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引信目标与干扰信号稀疏分类识别方法
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作者 刘冰 郝新红 +2 位作者 秦高林 时明心 刘佳琪 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期498-506,共9页
为提升复杂电磁环境战场中调频无线电引信的抗干扰能力,基于稀疏表示理论,将稀疏表示系数重构用于调频无线电的目标和干扰信号分类识别,提出一种目标信号和扫频式干扰信号的分类识别方法,解决了调频无线电引信的抗干扰能力不足的问题。... 为提升复杂电磁环境战场中调频无线电引信的抗干扰能力,基于稀疏表示理论,将稀疏表示系数重构用于调频无线电的目标和干扰信号分类识别,提出一种目标信号和扫频式干扰信号的分类识别方法,解决了调频无线电引信的抗干扰能力不足的问题。采集了模拟目标及干扰信号作用于无线电引信的检波端输出信号,构建了目标信号过完备字典和干扰信号过完备字典,分别将测试信号在2类字典上进行稀疏分解并重构,依据重构误差对测试样本类别进行识别。结果表明:基于稀疏表示的调频无线电引信目标和干扰信号分类识别方法,可以对目标和干扰信号进行有效的识别,同时能够满足较低的虚警概率。研究成果对于调频无线电引信在复杂电磁环境中的抗干扰具有重要的借鉴意义。 展开更多
关键词 调频无线电引信 抗干扰 电子战 稀疏表示 信号分类
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基于稀疏直接法的水下单目视觉惯性里程计
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作者 王益美 黄琰 冯浩 《测绘通报》 北大核心 2025年第1期94-100,共7页
针对水下视觉导航在弱纹理环境下定位精度低及稳健性较差的问题,本文提出了一种基于稀疏直接法的水下单目视觉惯性里程计。该方法基于像素灰度不变的假设,通过优化光度误差估计相机位姿,避免了特征点提取和匹配的复杂过程,从而提高了导... 针对水下视觉导航在弱纹理环境下定位精度低及稳健性较差的问题,本文提出了一种基于稀疏直接法的水下单目视觉惯性里程计。该方法基于像素灰度不变的假设,通过优化光度误差估计相机位姿,避免了特征点提取和匹配的复杂过程,从而提高了导航的实时性和稳健性;同时,结合惯性测量单元(IMU)的数据,利用误差状态卡尔曼滤波(ESKF)进行数据融合进一步减小误差,以提高自主水下机器人(AUV)在水下复杂环境导航的稳定性和精度。试验结果表明,误差达厘米级且与单纯的视觉算法相比,有所减小,证明了该系统能够有效融合视觉和惯性信息,在水下导航领域具有较高的精度和稳健性。 展开更多
关键词 稀疏直接法 自主水下机器人 惯性测量单元 视觉惯性里程计 误差状态卡尔曼滤波
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