已閱讀1頁，還剩69頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、匹配追逐算法是一個(gè)迭代的算法，迭代的每一步從冗余的字典中選擇最佳向量來逼近殘余信號(hào)，每一步的殘余正交于該步所選擇的字典向量。正交匹配追逐算法和順序遞歸匹配追逐算法用Gram-Schmidt正交化過程將投影方向正交化來改進(jìn)匹配追逐的逼近，與匹配算法不同的是，每一步迭代的殘余正交于所有被選擇的字典向量，這樣得到的正交追逐作有限次迭代即可收斂。但是匹配追逐算法在迭代的每一步都要將殘余信號(hào)和字典的所有向量進(jìn)行內(nèi)積計(jì)算，從而獲得該迭代步的最佳向量
2、，尤其當(dāng)字典的過完備度很大時(shí)，這一過程計(jì)算量更多。匹配追逐的性能還與字典的選擇密切相關(guān)。 本文提出了一種基于最佳路徑組合搜索策略的匹配追逐算法，在稀疏因子給定的情況下，從字典的所有向量中選取組合，并從這些組合中選取最優(yōu)組合來稀疏表示信號(hào)，這樣不僅減少了搜索過程的計(jì)算量，與其他匹配追逐算法相比較，該改進(jìn)算法的信號(hào)逼近誤差減少。由于匹配追逐算法對(duì)信號(hào)的分析效果跟字典的選擇有關(guān)，字典選擇的好壞直接影響信號(hào)的逼近效果。本文引入了框架設(shè)計(jì)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 稀疏表示及其在信號(hào)修復(fù)中的應(yīng)用.pdf
- 信號(hào)稀疏表示算法研究.pdf
- 匹配追逐算法在視頻壓縮加密中的應(yīng)用與改進(jìn).pdf
- 信息稀疏表示算法及其在圖像恢復(fù)中應(yīng)用的研究.pdf
- 基于局部稀疏表示模板匹配跟蹤算法的研究.pdf
- 稀疏信號(hào)表示理論及其在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用.pdf
- 音頻信號(hào)的稀疏表示及其在帶寬擴(kuò)展中的應(yīng)用.pdf
- 稀疏表示在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用.pdf
- 基于信號(hào)稀疏表示的陣列測(cè)向算法研究.pdf
- 基于稀疏表示的盲信號(hào)分離算法研究.pdf
- 基于信號(hào)稀疏表示的重構(gòu)與分類算法研究.pdf
- 稀疏表示中字典學(xué)習(xí)的研究及應(yīng)用.pdf
- 基于稀疏信號(hào)表示的DOA估計(jì)算法研究.pdf
- 信號(hào)稀疏表示及其應(yīng)用研究.pdf
- 稀疏表示及其在ISAR成像中的應(yīng)用研究.pdf
- 通信信號(hào)稀疏表示研究.pdf
- 遙感影像稀疏表示中的字典學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用.pdf
- 協(xié)稀疏表示模型在圖像復(fù)原中的應(yīng)用.pdf
- 稀疏表示和編碼在隱寫中的應(yīng)用.pdf
- 稀疏分解算法在廣播信號(hào)特征提取中的應(yīng)用研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論