稀疏成分分析相关论文
随着结构向高速化、大型化、复杂化、智能化方向发展,欠定条件下的模态参数识别问题越来越普遍。作为一种有效的欠定盲源分离方法,......
城市电网高电缆化率加剧了谐波污染,对于谐波电压含量较高的母线,有必要评估系统侧与用户侧的谐波发射水平.现有方法大多基于系统......
高光谱遥感能够在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和短波红外区域获取上大量的连续光谱数据,具有高光谱分辨率、图谱合一、光谱连......
针对基于独立成分分析的工作模态参数识别方法可识别模态数较少的问题,提出一种基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别方法。该......
本文对稀疏成分分析(SCA)方法求解欠定(即过完备)的盲源分离(BSS)问题进行了简要综述.首先介绍了为何用稀疏成分分析及源可恢复的......
冠状动脉（冠脉）疾病严重威胁着人们生命健康，能够对高危人群做出及时准确的预测评估极为重要。室性心动过速会有生命危险，并且患者的心......
欠定盲源分离问题中,针对传统FCM算法(fuzzy C-means,FCM)需要预先设定聚类数目和初始聚类中心,以及聚类结果易受噪点干扰的问题,......
遥感影像分类一直是遥感研究的重点、难点和热点之一。经典的主成分分析在分类中取得了较好的效果，但在源成分之间相互重叠时，由于所......
现今，随着科学技术的高速发展，人们的生活工作节奏也越来越快，随之而来的工作和生活压力不断增大，导致近些年心血管病及其相关的并发症......
盲信号处理技术源于鸡尾酒会问题，已有近二十多年的发展历程，因为它广泛应用于生物医学工程、医学图像、遥感、通信系统、探测地震学......
针对心电信号的识别这一生物医电信号处理的难题，提出了一种新的算法，将稀疏成分分析和小波包变换两种方法相结合，去除了心电噪声，得到......
准确高效地估计GTD模型参数对目标特性研究和目标识别有重要的意义。本文根据雷达宽带时域信号能量集中的特点，建立稀疏成分分析的......
在增强信号稀疏性的基础上,对模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行改进,达到提高混合矩阵估计精度的目的,更好地解决欠定盲......
讨论了超定情况下基于稀疏成分分析的盲图像源分离的问题,对线性聚类的条件及超定情况基于线性聚类的盲源分离做出了证明,通过准确......
针对心电信号的识别这一生物医电信号处理的难题,提出了一种新的算法,将稀疏成分分析和小波包变换两种方法相结合,去除了心电噪声,......
本文研究如何分离具有延迟而无回波的混叠信号。提出了欠定情况（即感知器少于源信号）下具有时间延迟的信道估计算法，称为单源区间衰减......
DUET是采用时频掩码求解欠定问题的著名算法.本文讨论旋转变换对DUET算法的影响,提出了一个改进的DUET算法.该算法利用混叠矩阵的......
针对稀疏成分分析理论的“两步法”中的源信号重构算法改进,提出一种由相关性加权最小二乘字典学习法与分段正交匹配追踪算法组合......
遥感影像分类一直是遥感研究的重点、难点和热点之一。针对经典的主成分分析法在不同地物的光谱存在重叠相关时,分类效果欠佳的缺......
稀疏成分分析是信号处理中解决欠定盲源分离问题的新方法，本文研究了稀疏成分分析中的混合矩阵估计问题，提出了无需预知源个数利用一......
稀疏成分分析是解决欠定盲源分离问题的一种有效方法,其主要分为两步:计算振型矩阵和重构单模态信号。在计算振型矩阵时,针对无法......
针对近似零范数算法单参数代价函数不能协调近似精度与噪声容限的问题,提出了基于多参数代价函数的改进算法。在此基础上,利用子空......
在脑电图（Electroencephalography，EEG）和功能磁共振成像（Functional magnetic resonance imaging，FMRI）同时记录时，如何有效的去除混入EE......
在局部特征分析思想的基础上提出了用基于正则化函数的的稀疏成分分析法来提取局部特征点,并利用两种匹配方法进行了匹配度的计算,......
接入电网的各种分布式电源、非线性负荷使得电能质量污染问题日益严重,对各种电能质量信号进行特征提取与正确分离是改善电能质量......
相对于独立成分分析（ICA），相关成分分析（DCA）在实际问题中具有更广泛的应用背景，得到了信号处理研究领域的广泛关注。在ICA方法的基础上，......
盲信号分离（BSS）是现代信号处理的一种前沿基础技术，近年来在高光谱混合像元分解领域展示了很好的应用前景。通过比较系统地介绍独立......
探讨在感知器个数少于源信号个数时的盲分离问题,提出频域中的单源区间矩阵恢复方法,以实现时域检索平均法在频域中的扩展,与传统......
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针对欠定非完全稀疏信号的盲源估计问题,提出了一个新颖的盲提取算法。算法融合非完全稀疏信号的盲提取算法和DUET方法,先利用已估......
基于二态稀疏混合高斯模型，提出了一种新的多支配成分SCA中混叠矩阵估计的快速算法。通过SCA模型的几何意义，讨论了观测信号的分布情......
近几十年来，科学技术在各个领域都取得了巨大成就。在航空航天、机械、建筑等领域，工程结构都在向高速化、大型化、复杂化和智能化的......
稀疏成分分析（Sparse Component Analysis,SCA）是信号处理中解决盲源分离（Blind Source Separation,BSS）问题的一种新兴方法,具有强大......
提出一种基于线性聚类的稀疏成分分析法,给出相关理论证明和实现算法.该方法充分利用稀疏源信号的线性混合信号沿混合矩阵列向量方......
针对基于聚类稀疏成分分析的盲图像源分离方法噪声敏感的问题,提出了一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离算法.通过分析混合图像与......
人们通过对自然界和现实生活中大量信息的分析和处理来获得认识和改造世界的能力。这些信息可能是已知的,但更多情况下对必要的信......
盲信号分离在众多科学领域,特别是在语音信号分离与识别、生物信号(如脑电图、心电图)处理、无线通信系统等领域,有着极其广泛的应......
实验模态分析对于结构动力学特性分析、故障诊断、在线健康监测等方面有着非常重要的价值,经过多年的发展已经在多方面取得了很大......
针对图像信号不满足稀疏性条件,不能直接用稀疏成分分析模型进行盲分离的现象,提出一种基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法......
准确高效地估计GTD模型参数对目标特性研究和目标识别有重要的意义.本文根据雷达宽带时域信号能量集中的特点,建立稀疏成分分析的......
