实验一、人工构造一个字典,再构造1500个稀疏向量,非零项个数为3,进而形成1500个合成信号,使用这些信号利用K-SVD算法训练得出一个字典,比较其和原字典的相似程度。 实验二、利用K-SVD将11000个8x8的块作为训练集合生成64x256的字典,用其还原像素丢失的图片。 实验三、图片压缩实验。 接下来的代码将复现实验二: ...
它使用包含原型信号原子的完整字典,其信号由这些原子的稀疏线性组合描述。使用稀疏表示的应用很多,包括压缩,逆问题中的正则化,特征提取等。该领域的最近活动主要集中于研究给定字典分解信号的追踪算法。要想设计字典以更好地适应上述模型,可以通过从预先指定的一组线性变换中选择一个或者使字典适应一组训练信号来完成。
MATLAB环境下基于K-SVD的一维时间序列信号瞬态特征提取 根据稀疏表示理论,考虑到在恒定转速工况下,因齿轮或轴承局部故障导致振动信号中产生的的瞬态成分具有循环往复的特征,这些具有重要故障信息的故障特征瞬态成分可在某些特定的字典上稀疏表示;而噪声成分对该字典不敏感,即噪声成分不能够在该特定的字典上稀疏表示。因此,...
该代码运行环境为MATLAB R2018a,针对一维信号,利用快速一维K-SVD算法对一维信号(模拟信号,振动信号,声信号,地震信号等)进行瞬态特征提取, 代码给出两个例子,分别为模拟信号和轴承故障振动信号 面包多第三方代码交易网站下载 https://mbd.pub/o/bread/Y5yVmJhu...
K-SVD算法总体来说可以分成两步,首先给定一个初始字典,对信号进行稀疏表示,得到系数矩阵。第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典。 设D∈R n×K,包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K,y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合。也就是说y=Dx,其中x∈RK表示信号y的稀疏系数。论文中采...
K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示,经常用于图像压缩、编码、分类等应用。 二、主要问题 K-SVD 算法
如果其行数=列数（对应基向量的维度=基向量的个数），那么就称其为临界完备的，举个例子来说，信号...
基于K-SVD的低频水声信号去噪处理方法
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的时间序列瞬态特征提取 | MATLAB环境下基于K-SVD的一维时间序列信号瞬态特征提取根据稀疏表示理论,考虑到在恒定转速工况下,因齿轮或轴承局部故障导致振动信号中产生的的瞬态成分具有循环往复的特征,这些具有重要故障信息的故障特征瞬态成分可在某些特定的字典上稀疏表示;而噪声成分对该字典不敏感,即噪声成分不能...