”加权稀疏约束“ 的搜索结果
针对Capon波束成形器旁瓣较高及零陷不深的问题，对降低旁瓣及零陷的方法进行了研究，提出了一种加权稀疏约束Capon波束成形算法。首先利用旁瓣阵列流型矩阵与协方差矩阵的相关运算，得到干扰和噪声能量在不同方向的...
该存储库适用于以下论文中介绍的自我正则化加权稀疏（SRWS）模型，并在Matlab R2018a中构建。 Zhang T，Peng Z，Wu H，et al。 [J]。 神经计算，420：124-148。 有关我的更多信息，您可以访问我的。 内容 介绍 红外...
1.版本：matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程...
提出了一种基于邻域加权稀疏表示的高光谱图像目标探测方法。在构造稀疏模型时，以单位化像元的内积表示像元的相似性，据此对重构图像中测试像元空间邻域的像元进行加权约束，保证了空间的平滑性；并提出基于加权最小...
使用于求解稀疏约束问题，亲测有效，迭代加权最小二乘法，matlab语言，好使易懂
为提升高噪声稀疏角度投影条件下中子计算机断层扫描(CT)质量,提出同时迭代重建方法(SIRT)与加权总差分最小化(WTDM)相结合的迭代重建方法(SIRT-WTDM)。在有无噪声情况下比较代数重建算法、联合代数重建算法及同时迭代...
为了解决这个问题，我们在工作中将l1范数或重新加权的l1范数合并到最小误差熵（MEE）标准中，以开发新的稀疏自适应滤波器，其性能可能比基于MSE的方法好得多，尤其是在重型尾非高斯态，因为误差熵可以捕获误差的高...
基于非凸加权_i_L__i__sub__i_p__i___sub_范数稀疏误差约束的图像去噪算法.pdf
为了解决这个问题，我们提出了一种基于位置补丁的面部幻觉的加权核规范约束稀疏编码（WNCSC）模型。 另外，利用交替方向乘数法（ADMM）和增强拉格朗日乘数法（ALM），开发了一种有效的WNCSC算法。 该模型的优点是...
信号重建问题被形式化为约束最小化问题，其中目标函数是误差统计特征项，负熵和稀疏正则项项测量值p的范数之和，对于0 <p <1。但是，p-范数会导致非凸优化问题，难以有效解决。 在这里，我们将'p-范数视为...
最近在读论文的过程中遇到了 group lasso，找到一篇相关的博客，放在这里供自己查阅。 背景 Lasso（least absolute shrinkage and selection operator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）是一种同时进行...
提出了一种基于邻域加权稀疏表示的高光谱图像目标探测方法。在构造稀疏模型时，以单位化像元的内积表示像元的相似性，据此对重构图像中测试像元空间邻域的像元进行加权约束，保证了空间的平滑性；并提出基于加权最小...
对于一维自编码器，我们可以定义如下的损失函数，其中包含了稀疏约束项、权重衰减项和雅可比惩罚项： ```python import keras.backend as K def custom_loss(lmbda, beta): def loss(y_true, y_pred): mse = K....
图像复原的神经网络稀疏表示 Neural Sparse Representation for Image Restoration ...摘要 受稀疏编码图像恢复模型中...稀疏性约束有利于基于梯度的学习算法，并且可以附加到各种网络中的卷积层。神经元的稀疏性使得只对
引入结构化稀疏编码噪声的概念以利用空间相关性和局部结构的非局部约束。 然后提出了一种非局部集中式同时稀疏编码模型（NCSSC），用于重建原始图像，并提出了一种将同时稀疏编码转换为加权后的低秩逼近的算法。 ...
引入重加权机制，通过序列凸优化，使稀疏性递增并收敛到最大值，证明了保证波束形成器稳健性的范数约束与最大TDL稀疏目标函数之间的等价性。仿真结果表明，可用较少的阵元及TDL个数获得相同的恒定束宽性能，具有工程...
加权正交非负（WON）并行因子分析（PARAFAC） WON-PARAFAC是并行因子分析（PARAFAC）的一种变体，即张量因子分解方法。 WON-PARAFAC对标准PARAFAC施加以下三个约束： 加权方案 用于多种数据类型的均衡集成 正交约束 ...
利用周围邻域信息约束进行加权稀疏表示以达到行人检测的目的．采用Fisher判别字典学习的方法，得到一个能够更好地提取图像的具有更强辨别性稀疏特征的字典，利用图像中周围信息约束，求得该字典表示下的稀疏特征，并...
然后，为了克服该缺陷，采用了加权核规范来约束背景斑块图像，从而可以更好地保留背景边缘。 考虑到某些非目标稀疏点不能仅使用l 1范数来抑制，因此作者引入了重新加权的l 1范数以进一步增强目标图像的稀疏性。 ...
针对基于L1 范数约束的压缩感知理论的恢复算法出现虚假目标,恶化DOA估计性能...通过此加权处理,该算法能够使恢复的系数向量具有更好的稀疏性,并能有效地抑制伪峰,从而获得更精确的DOA估计.仿真结果验证了算法的有效性.
利用l2序列空间上独立作用于已知序列的系数的加权的非二次罚项的Tikhonov正则化的正则化性质可以推导出保证罚项的适定的充分条件,而且重点是带有稀疏约束的求解算子方程的应用。从在罚项在零点的线性增长,可以证明...
低秩表示已被广泛用作高光谱图像（HSI）恢复... 稀疏1l -norm用作稀疏噪声的约束。 最后，提出了一种新颖的HSI非凸低秩松弛恢复模型。 大量实验表明，该方法可以有效地去除混合噪声，并得到具有更好鲁棒性的无偏估计。
然后，基于约束建立最小化非零小波包细节系数个数的算法框架，并将该l0范数问题转化为l1范数问题，通过迭代加权优化算法剔除噪声信号的小波包系数；最后，根据小波包系数的处理结果通过小波包反变换得到去噪后的WFT...
1、参数稀疏的好处 1.0 为什么参数值越小代表模型越简单 因为越复杂的模型，越会对所有的样本进行拟合，甚至包括一些异常样本点，这就容易造成在较小的区间里预测值产生较大的波动，这种较大的波动也反映了在这个...
前言 本文的理论部分主要整理自UFLDL的“Sparse Coding...（1）稀疏线性模型 X为一个n为特征向量，可以是一个小波信号，可以是一副图片等。 D为标准化的基础矩阵，由组成元素的基本原子构成，也称为字典。在...
MatrixIRLS论文所述，MatrixIRLS通过基于最佳权重算子并结合适当的平滑处理的迭代加权最小二乘（IRLS）步骤，使受输入数据约束的矩阵的奇异值的对数总和最小化目标的策略。 该实现使用bksvd的改编或Cameron Musco和...
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