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基于非负稀疏编码的位置细胞反馈环路学习模型
1
作者 任梦辉 王东署 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期31-39,共9页
为了探究大脑导航编码的神经机制,聚焦内嗅皮层与海马体之间的神经连接进行模型研究。生理学证据显示,内嗅皮层与海马体之间存在显著的反馈回路连接,两者的空间编码细胞在导航行为中表现出高度关联性。基于这一基础,建立了反馈循环网络... 为了探究大脑导航编码的神经机制,聚焦内嗅皮层与海马体之间的神经连接进行模型研究。生理学证据显示,内嗅皮层与海马体之间存在显著的反馈回路连接,两者的空间编码细胞在导航行为中表现出高度关联性。基于这一基础,建立了反馈循环网络模型,将内嗅皮层的栅格细胞与弱空间细胞作为网络输入,连接到海马体的位置细胞与颗粒细胞,并采用非负稀疏编码进行学习。实验结果表明:该反馈学习模型可以快速捕获细胞的空间调谐特性,仅使用弱空间细胞作为输入,也可以通过反馈环路学习到海马位置细胞对空间的单峰选择性,说明反馈编码机制在优化空间表示中发挥着关键作用。总之,该模型可能是大脑导航系统生成精确空间编码的重要细胞机制之一。 展开更多
关键词 内嗅皮层 海马体 栅格细胞 位置细胞 反馈循环 非负稀疏编码
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基于稀疏编码的复杂机械振动信号盲分离方法 被引量：3
2
作者 王金东 王畅 +3 位作者 赵海洋 李彦阳 曹威龙 黄飞虎 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期168-173,186,共7页
复杂机械振动信号激励源较多,故源信号之间互为相关源,且较难满足统计独立特性,导致传统盲源分离方法分离效果不佳。对此,提出一种基于信号稀疏编码的机械振动信号盲分离方法。盲源分离的关键在于对混合矩阵的精确估计,然而机械振源中... 复杂机械振动信号激励源较多,故源信号之间互为相关源,且较难满足统计独立特性,导致传统盲源分离方法分离效果不佳。对此,提出一种基于信号稀疏编码的机械振动信号盲分离方法。盲源分离的关键在于对混合矩阵的精确估计,然而机械振源中相关成分的存在严重影响混合矩阵的估计。对此,首先对观测信号进行短时傅里叶变换,增加信号稀疏性;然后利用稀疏编码筛选出具备直线聚类特性的时频观测点,利用K均值(K-means)聚类法找到聚类中心;最后利用所提筛选规则找到估计的混合矩阵,重构出源信号。通过对往复压缩机故障数据的分析,验证了所提方法有效性。 展开更多
关键词 振动与波 盲源分离 相关源 稀疏编码 直线聚类 压缩机故障信号
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基于多尺度半耦合卷积稀疏编码的遥感地貌影像纹理识别方法
3
作者 王忠丰 范宝国 《计算机测量与控制》 2024年第10期284-290,共7页
遥感地貌影像通常包含大量的数据,具有高度的复杂性和多样性,难以捕捉到不同层次的纹理信息,从而影响识别效果;因此,为提高纹理特征提取的效果,确保识别精度,采用多尺度半耦合卷积稀疏编码对遥感地貌影像纹理识别进行了研究;去除遥感地... 遥感地貌影像通常包含大量的数据,具有高度的复杂性和多样性,难以捕捉到不同层次的纹理信息,从而影响识别效果;因此,为提高纹理特征提取的效果,确保识别精度,采用多尺度半耦合卷积稀疏编码对遥感地貌影像纹理识别进行了研究;去除遥感地貌影像噪声,增强遥感地貌影像整体质量,通过分水岭算法分割遥感地貌影像,探究不同尺度下遥感地貌影像纹理特征区别,以有效捕捉到不同层次的纹理信息,提高遥感地貌影像纹理的识别性能;然后应用灰度共生矩阵(GLCM)获取遥感地貌影像的多尺度纹理特征,构建半耦合卷积稀疏编码模型,完成多尺度纹理特征提取过程的学习与多尺度纹理特征的有效融合,以能够在保持特征丰富性的同时,减少冗余信息,提高纹理识别的准确性;选取适当的分类器——朴素贝叶斯分类器,并对其进行训练;并以此为基础,制定遥感地貌影像纹理识别程序,执行制定程序即可获取地貌纹理识别结果;测试结果显示:应用提出方法获得的遥感地貌影像处理结果清晰度与对比度较高,地貌纹理特征提取结果更加完整与清晰,地貌纹理识别结果与实际结果一致,充分证实了提出方法应用效果更好。 展开更多
关键词 多尺度纹理特征 影像分割 半耦合结构 遥感地貌影像 卷积稀疏编码 纹理识别
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基于稀疏编码的数字视频图像压缩方法研究
4
作者 张舒野 《吉林大学学报(信息科学版)》 2024年第6期1011-1017,共7页
针对数字视频图像采集过程中受外部环境噪声干扰及原始图像分辨率低的影响,在压缩过程中可能出现很多的失真和伪影,并且每次压缩和解压缩都会引入一定的误差,误差逐渐积累,导致最终的压缩效果较差的问题,提出基于稀疏编码的数字视频图... 针对数字视频图像采集过程中受外部环境噪声干扰及原始图像分辨率低的影响,在压缩过程中可能出现很多的失真和伪影,并且每次压缩和解压缩都会引入一定的误差,误差逐渐积累,导致最终的压缩效果较差的问题,提出基于稀疏编码的数字视频图像压缩方法研究。利用多阈值迭代方法对数字视频图像中的噪声实施去除,利于后续的图像压缩处理;通过稀疏编码方法获取去噪后的数字视频图像的正交基系数,对该系数进行冗余字典稀疏编码和压缩传输,建立多帧去压缩伪影网络,利用网络中的运动补偿模块对数字视频图像实施运动偏移估计以及像素补偿;将运动补偿帧输入去压缩伪影模块中完成压缩伪影的消除,实现数字视频图像压缩。实验结果验证该方法能有效去除压缩数字视频图像中的伪影,具有较高的压缩效率和信噪比。 展开更多
关键词 稀疏编码 数字视频图像压缩 图像去噪 小波变换 去压缩伪影
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双支路注意力特征融合的卷积稀疏编码目标检测
5
作者 杨昶楠 张振荣 +1 位作者 郑嘉利 曲勃源 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1225-1232,共8页
针对现有目标检测模型在实际运用中会受到各种噪声的影响而导致性能退化的问题,提出一种双支路注意力特征融合(double branch attention feature fusion,DBAFF)的方法。基于CenterNet的结构设计,引入卷积稀疏编码(convolutional sparse ... 针对现有目标检测模型在实际运用中会受到各种噪声的影响而导致性能退化的问题,提出一种双支路注意力特征融合(double branch attention feature fusion,DBAFF)的方法。基于CenterNet的结构设计,引入卷积稀疏编码(convolutional sparse coding,CSC)去噪模块。通过双支路互补学习,自适应选择不同模态的有效信息,使融合特征达到最优化,有效解决该类模型的退化问题。实验结果表明,该方法在噪声数据集VOC-Nosiy上mAP50、mAP75、mAP性能分别达到了57.9%、29.8%、24.5%,检测速度FPS达到111帧,综合性能优于原网络和仅添加卷积稀疏编码的去噪网络。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 双支路 卷积稀疏编码 互补学习 自适应 双支路特征融合
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一种基于多尺度的多层卷积稀疏编码网络
6
作者 谢伟立 张军 《广东工业大学学报》 CAS 2024年第6期125-132,共8页
多层卷积稀疏编码模型(Multi-layer Convolutional Sparse Coding, ML-CSC)被认为是对卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的一种理论阐释。尽管ML-CSC模型在特征对比度高的数据集上表现良好,但是其在特征对比度低的数据... 多层卷积稀疏编码模型(Multi-layer Convolutional Sparse Coding, ML-CSC)被认为是对卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的一种理论阐释。尽管ML-CSC模型在特征对比度高的数据集上表现良好,但是其在特征对比度低的数据集上表现不佳。为了解决这一问题,本文引入多尺度技术设计了一种多尺度多层卷积稀疏编码网络(Multi-scale Multi-layer Convolutional Sparse Coding Network, MSMCSCNet),不仅在特征对比度较弱的情况下得到更好的图像分类效果,而且也使模型具有扎实的理论基础和较高的可解释性。实验结果表明,MSMCSCNet在不增加参数量的前提下,在Cifar10、Cifar100数据集和Imagenet32数据子集上,准确率相比现有MLCSC模型分别提高了5.75,9.75和9.8个百分点。此外,消融实验进一步证实了模型的多尺度设计和特征筛选模式设计的有效性。 展开更多
关键词 多层卷积稀疏编码 卷积神经网络 图像分类 多尺度
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基于拉普拉斯非负稀疏编码的图像分类 被引量：6
7
作者 李钱钱 曹国 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第11期240-244,共5页
针对复杂背景下的图像分类问题,结合非负稀疏编码和局部保持投影算法,提出一种拉普拉斯正则化非负稀疏编码算法。相比于已有的稀疏编码算法,该算法不仅能更好地模拟哺乳动物初级视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受野的行为,同时也可使相... 针对复杂背景下的图像分类问题,结合非负稀疏编码和局部保持投影算法,提出一种拉普拉斯正则化非负稀疏编码算法。相比于已有的稀疏编码算法,该算法不仅能更好地模拟哺乳动物初级视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受野的行为,同时也可使相似的特征经过编码后仍然相似,从而保证特征度量的一致性。将该算法与空间金字塔匹配模型相结合应用于图像分类,在多个图像数据库上的实验结果表明,该算法具有较高的分类精度。 展开更多
关键词 稀疏编码 非负稀疏编码 拉普拉斯非负稀疏编码 空间金字塔匹配模型 图像分类 支持向量机
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基于稀疏编码的数字电视信号压缩与传输方法研究
8
作者 范利菊 《电视技术》 2024年第10期14-16,共3页
针对数字电视信号压缩与传输问题,研究一种基于稀疏编码的视频压缩与传输方法。聚焦基于小波变换的视频稀疏编码方法,引入字典学习优化稀疏编码。实验结果表明,所提方法在保持高压缩率的同时,能够有效地保持视频质量,为数字电视信号的... 针对数字电视信号压缩与传输问题,研究一种基于稀疏编码的视频压缩与传输方法。聚焦基于小波变换的视频稀疏编码方法,引入字典学习优化稀疏编码。实验结果表明,所提方法在保持高压缩率的同时,能够有效地保持视频质量,为数字电视信号的高效压缩与传输提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 稀疏编码 视频压缩 小波变换 字典学习
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非负稀疏编码收缩法的自然图像消噪 被引量：4
9
作者 尚丽 黄德双 郑春厚 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期497-501,共5页
非负稀疏编码(NNSC)算法仅依赖自然图像数据的统计特性,具有自适应性.利用NNSC算法可以成功地提取自然图像的特征基向量;作为对特征基的一个实际应用,提出了一种新颖的用非负稀疏编码收缩技术消除自然图像中的高斯加性噪声的方法.实验表... 非负稀疏编码(NNSC)算法仅依赖自然图像数据的统计特性,具有自适应性.利用NNSC算法可以成功地提取自然图像的特征基向量;作为对特征基的一个实际应用,提出了一种新颖的用非负稀疏编码收缩技术消除自然图像中的高斯加性噪声的方法.实验表明,提取的特征基向量在时域和频域上都有方向性和局部性,表现了输入自然图像的边缘特性;而且与独立分量分析(ICA)法相比,NNSC法提取的特征基有更清晰的边缘特征.目视效果和归一化信噪比证明了NNSC收缩法的消噪效果要优于稀疏编码(或ICA)收缩法、小波收缩法和Wiener滤波等方法. 展开更多
关键词 非负稀疏编码 稀疏编码 独立分量分析 特征基向量 图像特征提取 图像消噪
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基于距离约束稀疏/组稀疏编码的自动图像标注 被引量：4
10
作者 臧淼 徐惠民 张永梅 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期78-83,共6页
为解决图像自动标注中的语义鸿沟问题,有效选择并利用图像特征,提出基于距离约束稀疏/组稀疏编码(distance constraint sparse/group sparse coding,DCSC/DCGSC)的2种特征选择算法,并分别应用到图像自动标注任务中。考虑到不同特征基相... 为解决图像自动标注中的语义鸿沟问题,有效选择并利用图像特征,提出基于距离约束稀疏/组稀疏编码(distance constraint sparse/group sparse coding,DCSC/DCGSC)的2种特征选择算法,并分别应用到图像自动标注任务中。考虑到不同特征基相似性对图像语义相似性的贡献不同,定义了度量二者相关性的距离约束正则项。将该正则项分别集成到稀疏/组稀疏编码的特征选择模型中,使选择的特征在保证稀疏性/组稀疏性的同时,优先选择与语义相似性描述最接近的视觉特征基。利用在训练图像集中学习的特征权值,寻找测试图像的K最近邻(Knearest neighbor,KNN)图像,并通过标签转移实现图像标注。在Corel5K图像库上测试标注性能,集成多特征的DCGSC查准率、查全率和标注正确的关键词个数可达32%、34%和151,优于其他相关标注算法。而对于单特征图像,使用DCSC也能改善标注性能。可见,距离约束对特征选择和图像标注是有效的。 展开更多
关键词 自动图像标注 距离约束 稀疏编码 组稀疏编码 特征选择 K最近邻
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基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类 被引量：2
11
作者 张立和 潘磊 +1 位作者 刘涛 马臣 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期192-197,共6页
使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果.然而,以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发,扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc),提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc),它可以降低特征量化误差,... 使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果.然而,以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发,扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc),提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc),它可以降低特征量化误差,增强稀疏编码的性能.在3个标准数据集上的实验结果表明,所提出的基于KLSc的图像分类算法具有良好的分类效果,分类正确率优于LSc. 展开更多
关键词 图像分类 稀疏编码 拉普拉斯稀疏编码 核方法 空间金字塔匹配(SPM)
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SENSC：一个稳定高效的非负稀疏编码算法 被引量：2
12
作者 李乐 章毓晋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期1257-1271,共15页
非负稀疏编码(Nonnegative sparse coding,NSC)己成功应用在很多领域的研究中.目前使用的NSC算法通过梯度投影法和基于辅助函数的乘性更新法相结合来实现,其性能受迭代步长的影响很大,且效率较低.为增强NSC的可应用性,本文通过对一组凸... 非负稀疏编码(Nonnegative sparse coding,NSC)己成功应用在很多领域的研究中.目前使用的NSC算法通过梯度投影法和基于辅助函数的乘性更新法相结合来实现,其性能受迭代步长的影响很大,且效率较低.为增强NSC的可应用性,本文通过对一组凸超抛物面函数做交替最小化米实现NSC,并依据凸超抛物面特性、点到非负数集合的投影规则以及点到原点处单位超球的投影规则构造了一个无用户定义优化参数的稳定高效的NSC算法—SENSC.从数学角度,文中推断了,SENSC比现有算法高效且它的解优于当前算法的解,证明了它的稳定性和收敛性.实验验证了上述理论推断的正确,说明了,SENSC调节编码稀疏性的能力比已有算法更强. 展开更多
关键词 非负稀疏编码 非负矩阵分解 稀疏编码 超抛物面
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基于稀疏编码金字塔模型的农田害虫图像识别 被引量：27
13
作者 谢成军 李瑞 +4 位作者 董伟 宋良图 张洁 陈红波 陈天娇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第17期144-151,共8页
相较于一般物体的图像,农作物害虫图像因具有复杂的农田环境背景,分类与识别更加困难。为提高害虫图像识别的准确率,该文提出一种基于图像稀疏编码与空间金字塔模型相结合的害虫图像表示与识别方法。该方法利用大量非标注的自然图像块... 相较于一般物体的图像,农作物害虫图像因具有复杂的农田环境背景,分类与识别更加困难。为提高害虫图像识别的准确率,该文提出一种基于图像稀疏编码与空间金字塔模型相结合的害虫图像表示与识别方法。该方法利用大量非标注的自然图像块构造过完备学习字典,并运用该学习字典实现对害虫图像的多空间稀疏表示。与此同时,结合多核学习,该文设计了一种害虫图像识别算法。通过对35种害虫的识别,试验结果表明:在相同方法下,该文所提特征提取方法可使平均识别精度提高9.5百分点;此外,进一步通过对221种昆虫及20种蝴蝶的识别,试验结果表明:与传统方法相比较,该文所提方法使得平均识别精度提高14.1百分点。 展开更多
关键词 图像识别 算法 害虫控制 字典学习 稀疏编码 金字塔模型
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基于稀疏编码多尺度空间潜在语义分析的图像分类 被引量：26
14
作者 赵仲秋 季海峰 +2 位作者 高隽 胡东辉 吴信东 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1251-1260,共10页
传统潜在语义分析方法无法利用图像中区域语义构成的上下文信息来获得图像目标空间分布信息,因此它丢掉了局部特征之间的空间关系信息.而基于最近邻矢量量化来构造共生矩阵具有较大的量化误差,使得特征描述缺乏鲁棒性,影响后续潜在语义... 传统潜在语义分析方法无法利用图像中区域语义构成的上下文信息来获得图像目标空间分布信息,因此它丢掉了局部特征之间的空间关系信息.而基于最近邻矢量量化来构造共生矩阵具有较大的量化误差,使得特征描述缺乏鲁棒性,影响后续潜在语义分析获得特征的精确性.为了弥补这些不足,文中提出了一种基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析的图像分类方法.首先通过空间金字塔方法对图像进行空间多尺度划分,然后利用稀疏编码对每个局部块特征进行软量化以形成共生矩阵,之后结合概率潜在语义分析(PLSA)获得每个局部块的潜在语义信息,再利用权值串接每个特定局部块中的语义信息得到图像多尺度空间潜在语义信息,最后用支持向量机(SVM)分类器完成图像的场景分类.在常见图像库上的实验表明,本文提出的基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析方法平均分类精度比现有诸多方法均有明显提高,验证了其有效性和鲁棒性.实验还表明,空间金字塔匹配、稀疏编码共生矩阵以及PLSA降维这3个模块在该文方法中缺一不可,共同提升图像表征和分类性能. 展开更多
关键词 图像分类 稀疏编码 潜在语义分析 空间金字塔
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基于稀疏编码的振动信号特征提取算法与实验研究 被引量：16
15
作者 苗中华 周广兴 +1 位作者 刘海宁 刘成良 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第15期76-81,118,共7页
针对海量冗余数据中设备状态信息特征提取问题,借鉴生物感知系统"冗余度压缩"的信息处理原则,基于神经科学研究中的稀疏编码算法,提出了连续长时间采样时振动信号有效特征提取方法。介绍了稀疏编码算法及其模型,详细研究了稀... 针对海量冗余数据中设备状态信息特征提取问题,借鉴生物感知系统"冗余度压缩"的信息处理原则,基于神经科学研究中的稀疏编码算法,提出了连续长时间采样时振动信号有效特征提取方法。介绍了稀疏编码算法及其模型,详细研究了稀疏编码的系数求解和字典学习两大问题。基于人工轴承故障数据集进行了实验研究,实验表明:基于稀疏编码的振动信号特征提取算法不仅能有效提取设备状态特征,而且稀疏特征具有良好的可分性。该方法可用于设备故障诊断,为基于状态的设备智能维护提供有效工具。 展开更多
关键词 特征提取 稀疏编码 故障诊断 振动信号分析
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基于频域信号的稀疏编码在机械故障诊断中的应用 被引量：10
16
作者 朱会杰 王新晴 +2 位作者 芮挺 李艳峰 李立平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第21期59-64,共6页
提出了一种使用稀疏编码对机械频谱信号自学习并识别故障的方法。首先分别对每类频谱信号进行字典学习得到每类信号的字典,然后依次计算测试样本在各个类别的字典上的稀疏重构系数,利用稀疏重构系数与对应类别的字典重构测试样本。最后... 提出了一种使用稀疏编码对机械频谱信号自学习并识别故障的方法。首先分别对每类频谱信号进行字典学习得到每类信号的字典,然后依次计算测试样本在各个类别的字典上的稀疏重构系数,利用稀疏重构系数与对应类别的字典重构测试样本。最后将重构残差作为识别依据,对机器状态进行判断。通过将振动信号从时域转化到频域,将复杂的移不变稀疏编码问题转化为普通的稀疏编码,并且得益于高效的K-SVD字典学习算法,计算效率得到了大幅提高。所提方案直接使用原始频谱信号作为训练集,不仅省去了特征提取过程,而且保留了更丰富的信息。经实验验证,该方案较基于时域的移不变稀疏编码具有更高的计算效率、准确率和稳定性。相对于常规诊断算法,除了有准确率的优势外,不易受负载变化的影响,所需人工干预较少。 展开更多
关键词 故障诊断 特征提取 稀疏编码 K-SVD 字典学习
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基于移不变稀疏编码的单通道机械信号盲源分离 被引量：9
17
作者 朱会杰 王新晴 +3 位作者 芮挺 李艳峰 张红涛 赵洋 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期625-632,共8页
针对特征反复出现的机械信号,提出了一种使用移不变稀疏编码的单通道盲源分离方法。移不变稀疏编码将原始信号看成多个基与系数的卷积,能够根据信号的统计分布,利用信号自身特征自适应地学习到匹配的基和稀疏的系数。在恒定工况下,不同... 针对特征反复出现的机械信号,提出了一种使用移不变稀疏编码的单通道盲源分离方法。移不变稀疏编码将原始信号看成多个基与系数的卷积,能够根据信号的统计分布,利用信号自身特征自适应地学习到匹配的基和稀疏的系数。在恒定工况下,不同的信号源具有不同的特征,同一信号源的特征结构相似,将学习到的不同特性的基分别重构即可得到相应的源信号。将该方案应用于仿真的齿轮故障和轴承故障振动信号盲源分离问题中,以及用来提取实测的液压泵压力脉动。结果显示,这种方法较其他方法有所改进,所需人工经验少、抗噪能力强、信号恢复精度高、鲁棒性好,适用于单通道机械信号盲源分离,为单通道信号盲源分离提供了一种新思路。 展开更多
关键词 信号处理 移不变稀疏编码 盲源分离 正交匹配追踪 字典学习
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一种基于加权稀疏编码的频域视觉显著性检测算法 被引量：8
18
作者 钱晓亮 郭雷 +2 位作者 韩军伟 程塨 姚西文 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1159-1165,共7页
针对现有的基于频域的视觉显著性检测算法检测准确度不高的弱点,本文提出了一种基于加权稀疏编码的频域算法,旨在提高检测准确度的同时保持频域算法运算速度快的优势.在传统的稀疏编码算法基础上,本文根据各子码的增量编码长度来设置它... 针对现有的基于频域的视觉显著性检测算法检测准确度不高的弱点,本文提出了一种基于加权稀疏编码的频域算法,旨在提高检测准确度的同时保持频域算法运算速度快的优势.在传统的稀疏编码算法基础上,本文根据各子码的增量编码长度来设置它们的权重,实现对图像的加权稀疏编码而不是直接对原始图像进行处理.最后,为了处理多维的稀疏编码信号,本文利用信息论的思想对最新发表的图像签名算法进行了多通道改进,以香农自信息的形式输出图像的显著性检测结果.在公开的人眼跟踪数据库上同9种流行算法的实验对比和对算法复杂度的分析证明了本文算法的有效性和快速性. 展开更多
关键词 显著性检测 加权稀疏编码 频域算法 信息论
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基于结构相似度的稀疏编码模型 被引量：9
19
作者 李志清 施智平 +1 位作者 李志欣 史忠植 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2410-2419,共10页
已有的稀疏编码模型采用误差的平方和作为信息保持的客观评价标准,但最近的研究表明,人眼视觉系统的主要功能是从视觉区域提取图像和视频中的结构化信息.引入结构相似度来衡量信息保持的程度,通过对改进的目标函数进行优化,获得与初级... 已有的稀疏编码模型采用误差的平方和作为信息保持的客观评价标准,但最近的研究表明,人眼视觉系统的主要功能是从视觉区域提取图像和视频中的结构化信息.引入结构相似度来衡量信息保持的程度,通过对改进的目标函数进行优化,获得与初级视皮层中具有局部性、朝向性和带通性的感受野相类似的基函数集.实验结果表明,改进后的稀疏编码模型更符合人眼视觉系统特性. 展开更多
关键词 稀疏编码 自然图像 结构相似度 生物视觉系统 计算模型
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多尺度移不变稀疏编码及其在机械故障诊断中的应用 被引量：7
20
作者 朱会杰 王新晴 +2 位作者 芮挺 李艳峰 王东 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期19-24,共6页
提出了一种融合多尺度信息的高效移不变稀疏编码算法,并用于机械故障诊断.将移不变稀疏编码作为分类器应用于故障诊断,直接对振动信号进行训练和识别,不需要提取特征和预处理.为进一步提升效果,将不同尺度的移不变稀疏编码分类器融合在... 提出了一种融合多尺度信息的高效移不变稀疏编码算法,并用于机械故障诊断.将移不变稀疏编码作为分类器应用于故障诊断,直接对振动信号进行训练和识别,不需要提取特征和预处理.为进一步提升效果,将不同尺度的移不变稀疏编码分类器融合在一起.经实验验证,即使在训练样本和测试样本负载不同的情况下,文中方案仍然能够以较高的准确率识别出轴承的故障位置和程度.与其他方法相比,文中方法的准确率、鲁棒性更高,具有一定的工程应用价值. 展开更多
关键词 移不变稀疏编码 多尺度 故障诊断 字典学习
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