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。Y为要表示的信号,D为超完备矩阵(列数大于行数), X为系数矩阵,X与Y按列对应,表示D中元...
基于KSVD字典学习的图像去噪方法,其可以克服冲击噪声中纹理细节丢失,图像突变干扰等影响因素。该算法的核心内容为设置字典D为DCT字典,然后采用KSVD算法对字典D的原子和相应系数矩阵进行更新,将更新后的D、相应系数矩阵和代入原始图像的估计公式,得到含噪图像的去噪结果。 从线性组合的角度来看,K-SVD训练算法的稀疏模型可...
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,...
K-Means中得到了灵感,K-Means中的K是指要迭代K次,每次都要求一次均值,所以叫K均值,K-SVD也是类似,要迭代K次,每次都要计算一次SVD分解。其实在K-SVD出来之前,字典学习的方法已经有...的字典);同时学习的方法也不尽相同,开始使用MOD,后来就是一直比较流行的K-SVD,最近又出来了Online,总体而言Online比较快。下面...
K-SVD降噪方法解决了固定变换矩阵基底不能自适应图像纹理信息的缺点,,这种算法的缺点是更新字典的计算量较大。 六、非局部均值降噪 早期的降噪方法一般为局部平滑滤波方法,例如,高斯滤波降噪,局部均值滤波降噪。这类方法很难处理图像的非平滑部分,像添加的噪声和图像的纹理信息,去噪的同时不能有效保留纹理信息。非局部...
字典都是小数是因为里面每个列都经过了normalization，L2 norm都是1 如果要得到稀疏系数，试试OMPerr
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...
param.K = 50;% number of dictionary elements param.numIteration = 50;% number of iteration to execute the K-SVD algorithm. param.errorFlag = 0;% decompose signals until a certain error is reached. do not use fix number of coefficients. ...
KSVD原子库训练MATLAB程序.doc,PAGE PAGE 3 % KSVD running file % in this file a synthetic test of the K-SVD algorithm is performed. First, % a random dictionary with normalized columns is being generated, and then % a set of data signals, each as a linear
MATLAB实现k-svd和mod信号处理代码类閁电**er 上传5.74 MB 文件格式 rar MOD 包含K-SVD和MOD两种算法对信号和图像处理代码例子。使用DCT字典,使用OMP算法计算稀疏系数。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 【SQLServer基础教程】T-SQL编程.pptx(共27页,实验类课件) 2024-11-12 13:10:02 ...