稀疏处理相关论文
在当今这个大数据的时代,越来越多的生产和活动被数据化到网络和数据库上。这些大数据记录了人们生活的方方面面,研究这些数据会发......
传统的测向方法是通过对阵元域数据进行处理从而得到目标角度,但是该数据维数较大计算复杂度较高.通过将波束形成和稀疏表示算法结......
在数字图像的获取、压缩、存储和传输过程中,由于存在获取设备的缺陷、压缩编码、存储错误和传输错误等问题,使得图片的质量下降,......
针对高维的数据中往往存在非线性、低秩形式和属性冗余等问题,提出一种基于核函数的属性自表达无监督属性选择算法——低秩约束的......
稀疏处理主要研究如何利用低维数据实现高维稀疏信号的准确重建。基于该特性,已有较多学者将其应用于ISAR成像中用以减少数据量,改......
自适应抗干扰算法中,在基于LCMV算法的波束形成算法的基础上,文中提出了一种基于稀疏处理的波束形成算法。该算法通过对角度做稀疏......
