基于迭代小波阈值的信号降噪方法 基于多分辨奇异值分解和改进完备集成经验模态分解的大地电磁数据降噪方法 ...
给定一组训练信号,我们在严格的稀疏性约束下寻找能够为该组中每个成员提供最佳表示的字典。通过K-means聚类过程的推广,我们提出了一种新的方法--K-SVD算法 。 K-SVD是一种迭代方法,它交替进行两个过程:1、在基于当前字典的示例的稀疏编码2、更新字典原子以更好地拟合数据的过程。字典列的更新与稀疏表示的更新相...
稀疏表示可以认为是式(16)中向量量化目标函数的泛化形式,每个信号不再只由一个原子进行表示,在稀疏表示中我们允许每个输入信号能表示成为几个代码字的线性组合。在稀疏表示中我们将代码字成为字典元素。对应的,系数向量也不止一个,并且不要求一定为1,可以有不同的值。对应式(16),稀疏表示的目标函数是找到最佳的字典...
K-SVD是一种迭代算法，是K-means算法的扩展，一般是用来在稀疏表示问题中的字典训练方面。这里的“字典”是一个过完备的矩阵，由其，使得一个信号向量可以表示成字典中原子（字典的列向量）的稀疏线性组合。 K-SVD和K-means方法本质上都属于一种压缩的思想，都主要包含以下两个步骤：1)稀疏编码 2)字典更新 在K...
基于K-SVD的低频水声信号去噪处理方法
2:K-SVD算法K-SVD算法思想是用K个原子的线性组合来近似信号。从线性组合的角度来看,K-SVD训练算法的稀疏模型可表示为s.t.常写成(4)其中<L<<N为稀疏表示中非零分量的数量的上限。假设满足上式条件,那么称其为--sparseland信号。由以上可知K-SVD算法的原理为在一组基下,获得信号y的一个近似稀疏表示x,且x...
针对在线采集时超声波检测信号中存在大量噪声,降低了材料内部缺陷诊断准确性的问题,提出了一种基于广义K+奇异值分解算法(K-SVD)和正交匹配追踪算法(OMP)相结合的超声回波信号去噪算法.该算法利用K-SVD算法将Gabor字典训练成能够最有效反映信号结构特征的超完备字典,然后基于训练完成的超完备字典,用OMP算法把一定数量的...
过完备字典是一种常用的信号表示方法,它可以提供更好的信号表示效果。K-SVD算法是一种用于训练信号过完备字典的方法,本文将介绍K-SVD算法的原理和实现,并提供Python代码示例。 ## 2. K-SVD算法原理K-SVD算法是一种迭代算法,用于训练信号 稀疏表示 ico 迭代 原创 mob64ca12eaf194 2023-09-14 23:24:44 ...
K-SVD 算法思想是用 K 个原子的线性组合来近似信号 yi 。 从线性组合的角度来看, K-SVD 训练算法的稀疏模型可表示为 x arg min xi x 0 s.t . 2 yi Dxi 常写成 x arg min yi Dxi 2 xi x 0 (4) 其中xi 0 <L<<N 为稀疏表示中非零分量...
基于K-SVD和稀疏表示的数字调制模式识别