低秩结构相关论文
动态模型在脑电图分析、DNA分割和金融股票市场分析等领域中有着广泛的应用,常用于检测观测序列是否具有异质性结构.异质性预示着......
该文提出了一种基于稀疏和低秩结构的层析SAR三维成像方法.传统基于压缩感知的层析SAR成像方法仅仅对给定方位-距离单元的高程向进......
摘 要：为了预测家庭短期电力负荷，提出一种基于多任务贝叶斯时空高斯过程的电力负荷预测方法，有效地捕捉不同居住社区之间的关联性和......
主元分析是如今在矩阵降维和数据分析用的最多的工具,目前已经在故障诊断、数据压缩、信号处理和模式识别等领域有广泛的应用。然......
摘要：传统的基于低秩假设的矩阵补全模型常常对目标矩阵采用核范数的约束，由于核范数对秩函数的近似不够精确，基于核范数的低秩模型可......
针对具有低秩性、噪声稀疏性和时序稳定性的人体运动捕获数据恢复问题,提出一种基于邻近不动点时序稳定的运动捕获数据恢复算法(PF......
摘要： 提出基于张量分解的大规模多输入多输出（MIMO）天线预编码方案，利用张量分解对高维天线发送数据的降维，保持数据的低秩多维结构特......
提出了一种基于图像潜在低秩结构的去噪方法.该方法首先对原始图像的子块进行空间变换从而获得它们的低秩纹理,然后再利用SVD方法......
为了解决在强混响环境下探测移动目标的问题,本文提出了一种探测方法。该方法利用了多帧数据之间的关联特性,使用随机算法对多帧数......
在例如推荐系统,图像／视频分析等许多机器学习问题中,数据往往是以矩阵的形式进行表达。在这些问题中,矩阵的低秩性质在学习原始数......
现有的非负矩阵分解方法(NMF)还存在一些不足之处。一方面,NMF方法直接在高维原始图像数据集上计算它的低维表示,而实际上原始图像......
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现有的非负矩阵分解方法直接在原始高维图像数据集上计算低维表示,同时存在对噪声数据、噪声标签、不可靠图敏感及鲁棒性较差的缺......
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