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岩石地球化学数据均为非负数值,可以用非负矩阵来表示,这使得利用非负矩阵分解(NMF)方法处理该类数据成为可能。介绍了非负矩阵分解方法的基本原理,探讨了基于非负矩阵分解方法处理岩石地球化学数据的可能性和
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
将非负矩阵分解(NMF)算法应用到空间目标图像识别中,对两种传统NMF算法的迭代规则进行了改进,得到了稀疏NMF算法,并分别在二维(2D)和(2D)2维度应用了这3种算法。在实验室模拟了空间光学环境,
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
为了解决高光谱遥感影像的特征融合问题，针对高光谱数据的维数高、信息量繁杂冗余、非线性而且数据量庞大特点，利用图谱理论非负稀疏保持嵌入的降维方法，提出基于光谱空间结合的非负稀疏保持嵌入的谱聚类进行样本的
数字信号的功率普估计，包括周期图，BT法，burg法等，附有源程序和报告
非负矩阵分解
使用MATLAB实现NMF算法，是一种人脸特征提取的算法，基于非负矩阵分解
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