在高效沟通的前提下,RPCA算法能保证每3秒左右就能产生一个区块,Ripple官方给出的tps数据是1500。这样的性能基本能满足一般的生产需求。
RPCA(鲁棒主成分分析)应用于矩阵低秩任务中,将矩阵D视为低秩矩阵A和稀疏矩阵E两者之和。针对RPCA中的几种经典算法,进行介绍和分析。 (早年间的一张组会PPT,在此留个备份) 2020年5月30日20:51:52
RPCA图像处理中的矩阵重建的算法与实现
RPCA图像处理中的矩阵重建的算法与实现
1.3 E-RPCA算法 1.3.1 两个判别指标 通过以上分析,本文提出两个描述误差图像稀疏度的判别指标: (1)稀疏度:给定一个误差图像E,E的稀疏度由||E||0决定。然而,由于真实的人脸图像是非凸的,并且噪声和建模误差也会导致小的非零元素,所以将稀疏度松弛为统计低灰度级的像素个数,定义为: ...
有稀疏特征和低秩特征,因此可以利用RPCA将含噪语音的时频谱图分解为语音部 分和噪声部分,实现语音与噪声分离,达到语音增强的目的。 本文主要研究一类以RPCA理论模型为核心的单通道语音增强算法,特别是该 类算法中的基于RPCA的单通道语音增强算法和基于约束低秩稀疏矩阵分解 ...
为有效修复低秩图像,提出了基于矩阵核范数的张量鲁棒性主成分分析(RPCA)的低秩图像修复算法.首先将破损的灰度图像扩展到三维空间,即张量层面;然后进行张量奇异值分解(t-SVD),得到一个f(正向切片)对角张量,接着对f对角张量提取其低秩矩阵,分析矩阵的低秩特性,进而求解矩阵核范数并提取张量的低秩成分;最后取低秩张量的...
RPCA图像处理中的矩阵重建的算法与实现
基于运动信息辅助RPCA算法的视频前背景分+离 基于运动信息辅助RPCA算法的视频前背景分 离 Foreground-Background Separation From Video Clips via Motion-Assisted Matrix Restoration 学科专业：信息与通信工程 研究生：孙鑫 指导教师：杨敬钰副教授 天津大学电子信息工程学院 二〇一四年十二月十二日 ...
RPCA:Ripple共识 2013年2月Vitalik Buterin曾详细介绍了瑞波币共识证明(Proof of Consensus),但RPCA真正应用到算法共识是在2014年。RPCA每隔几秒能应用到所用节点,这是十分高效的,可以以此来维护整个网络的有效性和一致性。在整个社区中,一旦达成共识,当前的账本将会保存记录在此之前的所有交易信息,然后关闭成为最后的...