摘要: 针对压缩感知中字典对信号稀疏表示能力不足的问题,文中提出了一种结合系 数重用正交匹配追踪的自适应字典学习算法,该算法使用系数重用正交匹配追踪算法得 到稀疏系数,在字典更新阶段引入上一次迭代过程的先验信息. 首先对稀疏系数矩阵进行 奇异值分解,再分别用前一次更新的字典对左奇异矩阵和用训练信号对右奇异矩阵进行变 换,然后采用变换后的左、右奇异矩阵构造新矩阵,最后利用新矩阵进行字典训练. 实验结果 表明,采用文中算法得到的字典对图像具有更好的稀疏表示能力,提高了重构图像的质量.
中图分类号:
刘杰平 杨朝煜 陈栋 杨业长 马丽红. 结合系数重用正交匹配追踪的字典学习算法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2018, 46(8): 52-56,63.
FENG Ying FENG Junjie Subhash Rakheja JIANG Hui .
Modeling Approach Based on Rate-Dependent Hysteresis for Piezoelectric Actuating Mechanism with Load
[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2018, 46(8): 52-56,63.