该文基于多通道脑电信号时空特性构建非正交变换过完备字典,准确稀疏表示蕴含时空相关性信息的多通道脑电信号,提高基于时空稀疏贝叶斯学习模型的多通道脑电信号压缩感知联合重构算法性能。实验选用eegmmidb脑电数据库的多通道脑电信号...该文基于多通道脑电信号时空特性构建非正交变换过完备字典,准确稀疏表示蕴含时空相关性信息的多通道脑电信号,提高基于时空稀疏贝叶斯学习模型的多通道脑电信号压缩感知联合重构算法性能。实验选用eegmmidb脑电数据库的多通道脑电信号验证所提算法有效性。结果表明,基于过完备字典稀疏表示的多通道脑电信号,能够为多通道脑电信号压缩感知重构算法提供更多的时空相关性信息,比传统多通道脑电信号压缩感知重构算法所得的信噪比值提高近12 d B,重构时间减少0.75 s,显著提高多通道脑电信号联合重构性能。展开更多
为进一步研究基于字典学习的机织物纹理表征算法的稳定性与可比性,提出用离散余弦变换(DCT)过完备字典稀疏表征算法来重构织物纹理图像。重点探讨了稀疏度、子窗口大小、字典个数对纹理表征效果的影响,利用均方根误差和峰值信噪比指标...为进一步研究基于字典学习的机织物纹理表征算法的稳定性与可比性,提出用离散余弦变换(DCT)过完备字典稀疏表征算法来重构织物纹理图像。重点探讨了稀疏度、子窗口大小、字典个数对纹理表征效果的影响,利用均方根误差和峰值信噪比指标对机织物原图与重构图像之间的近似程度进行量化,并确定最终优选的稀疏度为10,子窗口大小为8像素×8像素,字典个数为256。实验结果表明,所提方法不仅方便快捷,还可得到较好的表征效果。此外,其DCT过完备字典峰值信噪比值仅次于基于训练的自适应学习字典,且优于主成分分析和非稀疏表征算法约4 d B。展开更多
压缩感知理论将采样理论与压缩理论合二为一,成为最近几年来的研究热点。主要依据图像的稀疏性或是可压缩性的特点,使用K-均值奇异值分解(K-Means Singular Value Decomposition,K-SVD)算法训练获得过完备字典,使用高斯随机矩阵作为测...压缩感知理论将采样理论与压缩理论合二为一,成为最近几年来的研究热点。主要依据图像的稀疏性或是可压缩性的特点,使用K-均值奇异值分解(K-Means Singular Value Decomposition,K-SVD)算法训练获得过完备字典,使用高斯随机矩阵作为测量矩阵,最后通过正则化自适应匹配追踪算法作为压缩感知重构算法,提出了K-SVD过完备字典的正则化自适应匹配追踪算法(KSVD Regularized Adaptive Matching Pursuit,KSVD-RAMP)。通过对重构图像的峰值信噪比、重构时间、相对误差等客观评价指标以及主观视觉上对所提算法以及传统的贪婪算法做对比。实验结果表明,该算法比基于离散小波稀疏表示的RAMP算法的峰值信噪比提升了2~6 d B。因此,该算法重构出的图像不管在视觉效果上,还是在客观评价指标上都有一定的改善。展开更多
文摘该文基于多通道脑电信号时空特性构建非正交变换过完备字典,准确稀疏表示蕴含时空相关性信息的多通道脑电信号,提高基于时空稀疏贝叶斯学习模型的多通道脑电信号压缩感知联合重构算法性能。实验选用eegmmidb脑电数据库的多通道脑电信号验证所提算法有效性。结果表明,基于过完备字典稀疏表示的多通道脑电信号,能够为多通道脑电信号压缩感知重构算法提供更多的时空相关性信息,比传统多通道脑电信号压缩感知重构算法所得的信噪比值提高近12 d B,重构时间减少0.75 s,显著提高多通道脑电信号联合重构性能。
文摘为进一步研究基于字典学习的机织物纹理表征算法的稳定性与可比性,提出用离散余弦变换(DCT)过完备字典稀疏表征算法来重构织物纹理图像。重点探讨了稀疏度、子窗口大小、字典个数对纹理表征效果的影响,利用均方根误差和峰值信噪比指标对机织物原图与重构图像之间的近似程度进行量化,并确定最终优选的稀疏度为10,子窗口大小为8像素×8像素,字典个数为256。实验结果表明,所提方法不仅方便快捷,还可得到较好的表征效果。此外,其DCT过完备字典峰值信噪比值仅次于基于训练的自适应学习字典,且优于主成分分析和非稀疏表征算法约4 d B。
文摘压缩感知理论将采样理论与压缩理论合二为一,成为最近几年来的研究热点。主要依据图像的稀疏性或是可压缩性的特点,使用K-均值奇异值分解(K-Means Singular Value Decomposition,K-SVD)算法训练获得过完备字典,使用高斯随机矩阵作为测量矩阵,最后通过正则化自适应匹配追踪算法作为压缩感知重构算法,提出了K-SVD过完备字典的正则化自适应匹配追踪算法(KSVD Regularized Adaptive Matching Pursuit,KSVD-RAMP)。通过对重构图像的峰值信噪比、重构时间、相对误差等客观评价指标以及主观视觉上对所提算法以及传统的贪婪算法做对比。实验结果表明,该算法比基于离散小波稀疏表示的RAMP算法的峰值信噪比提升了2~6 d B。因此,该算法重构出的图像不管在视觉效果上,还是在客观评价指标上都有一定的改善。
