稀疏表示算法是一种常用的信号处理方法,在图像处理、语音警报、机器学习等领域有着广泛的应用。本文详细介绍了稀疏表示算法的原理及其在实际应用中的优点,同时探讨了其在图像处理和语音信号处理领域中的应用。读者将通过本文了解到如何更好地应用稀疏表示算法解决实际问题。
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基于Gabor感知多成份字典的图像稀疏表示算法研究
基于稀疏表示的鲁棒人脸识别快速迭代追踪算法
联合平滑矩阵多变量椭圆分布的稀疏表示算法.pdf
主要介绍了浅谈TensorFlow之稀疏张量表示,具有很好的参考就价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
稀疏表示经典,详细介绍了稀疏表示的算法,字典学习方法以及在图像处理中的应用
图像稀疏表示研究已成为近年来图像表示研究的热点,尤其是探讨基于人眼视觉的基函数理论模型及构造方法,研究快速、有效的图像稀疏表示算法,将有利于推动图像处理领域研究的开展,为图像表示提供新的理论与方法,具
含噪信号的稀疏表示研究,赵敏玉,王永革,文中比较了不同种类、不同强度的噪声(高斯、椒盐和散斑)对MPDN算法,BPDN算法和Robust-SL0算法的影响。我们分别用具有不同稀疏度的合成�
基于稀疏表示的人脸识别代码,用MATLAB写的,具体算法参考论文:Robust Face Recognition based on Sparse Representation
mei xue等人提出的将稀疏表示应用于目标跟踪中的论文,对研究tracking的人很有帮助
我们来考虑信号的稀疏表示问题,假如我们有了过完备字典D,如何求出信号x在这个过完备字典上的稀疏表示?先来回顾一下在压缩感知中常常会遇到的问题,信号x在经过测量矩阵A后得到测量值y,即y=A*x,其中测
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