非负矩阵分解及其在音频中的应用

针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以提取故障参数的问题,提出一种基于FM~mlet变换与非负矩阵分解算法(NMF)的轴承故障诊断方法。采用FM~mlet变换对轴承振动信号进行时频分析,能较好匹配信

高光谱分解的目的是从中获取末端成员特征及其相应的丰度图高度混合的高光谱图像。 非负矩阵分解(NMF)是一种广泛使用的光谱方法因为在高光谱图像中没有纯像素的情况下它可以获得更好的性能,所以可以进行混合。

基于局部Walsh变换和非负矩阵分解的脑白质图像分割

非负矩阵分解方法不仅被用作数据降维,并且被广泛地应用于高光谱混合像元分解。由于非负矩阵分解常常陷于局部最小化,各种限制性条件被使用,如稀疏、体积等。深度学习作为一种新的数据挖掘方法被广泛地使用,其通过

基于非负矩阵因子分解算法提取胃癌差异表达基因，杜芳，饶妮妮，多种因素导致的基因差异性表达与疾病的发生发展密切相关，分析差异表达基因，对于研究细胞生命过程的调节机制及致病机制具有重要

Matlab用半非负矩阵分解实现采样和协同过滤http://www.cnblogs.com/hxsyl/

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用于人脸识别的NMF方法，及其各种变种，从最原始的LEE，sung，的方法到LNMF，SNMF等，以及测试的人脸图像

利用相空间重构及非负矩阵分解（NMF）相结合的方法，对电压暂降、电压暂升、电压尖峰、电压中断、暂态谐波及暂态振荡6类电能扰动信号进行分类识别研究。利用相空间重构法构造扰动信号轨迹，并将其转化为图像。从