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搜索资源列表

  1. 特征子空间分析在Matlab中的仿真

  2. 在计算机上产生一组实验数据，首先产生一段零均值白噪声数据u（n）,令功率为 ，让u(n)通过一个三阶FIR： 得到y(n). .y(n)上加三个实正弦信号f1’=0.1,f2’=0.25,f3’=0.26调整 和正弦信号幅度信噪比大致为10dB,50dB,50dB. . (1) 令N=256,描绘xn波形； (2)得出真实功率谱密度 . (3) 利用此实验数据Pisarenko谐波分解法估计该实验数据的正弦频率及幅度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-27
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：dovefriends

  1. 人脸识别中基于流形学习的子空间特征提取方法研究

  2. 人脸识别中基于流形学习的子空间特征提取方法研究

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-04-10
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：yifan_li2008

  1. 权自适应最小二乘回归子空间分割法

  2. 基于表示理论的子空间分割方法有着广泛的应用。经典的子空间分割方法通过不同的正则项求解仿射矩阵，而忽略了特征属性对子空间分割的影响。针对这些问题，通过特征权重自适应的思想对最小二乘回归子空间分割方法进行改进，提出权自适应最小二乘回归子空间分割方法。在6个数据集上的实验结果表明该方法是有效的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：348kb
    • 提供者：weixin_38584058

  1. 多视角子空间学习系列之 CCA 典型相关分析

  2. 多视角学习与子空间学习 多视角学习（Multi-view learning）是陶大成提出的一个研究方向。我们都知道，在机器学习中样本可以用不同的特征（如图片可以用LBP、SIFT等特征）来表示，或者从不同的角度进行观察（如从前后左右观察一个对象），甚至是采用不同的传感器来观测（如RGB摄像头，Depth摄像头），这些不同的观测手段、角度或特征在多视角学习中称为“视角”。多视角学习通过对不同的视角进行统一分析和研究，希望能够得到更好的分类或聚类等等的效果。 陶大成把现有的可用于多视角学习的方法分为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：82kb
    • 提供者：weixin_38620893

  1. 通过子空间投影的颜色和纹理特征检索图像

  2. 通过子空间投影的颜色和纹理特征检索图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：327kb
    • 提供者：weixin_38706531

  1. 基于特征电话子空间的说话人自适应语音识别方法

  2. 基于特征电话子空间的说话人自适应语音识别方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：631kb
    • 提供者：weixin_38590790

  1. 基于局部子空间的多标记特征选择算法

  2. 基于局部子空间的多标记特征选择算法

  3. 所属分类：其它

  1. 压电结构系统辨识中的幂迭代子空间跟踪方法

  2. 针对子空间辨识压电结构系统模型,利用广义能观矩阵列空间与观测矢量相关矩阵信号子空间一致的特征,提出采用幂迭代子空间跟踪方法,保证全局且按指数收敛到主子空间。为避免跟踪过程中与主子空间偏离误差的传递,采用多级分解,形成多级幂迭代子空间跟踪方法。将其与投影逼近子空间方法比较,仿真结果表明,能观矩阵夹角小,输出均方根误差小,能提高跟踪精度。并运用于实际模型中,验证其有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：120kb
    • 提供者：weixin_38634037

  1. 通过调制的低秩表示对高光谱图像进行光谱空间子空间聚类

  2. 在本文中，提出了一种新颖的光谱空间低秩子空间聚类算法（SS-LRSC），用于聚类高光谱图像（HSI）。 通常，直接使用传统的.LRSC框架无法充分利用原始空间域中的样本相关性。 因此，提出的方法利用新颖的调制策略来修改低秩表示矩阵，该矩阵充分利用了结构相关性。 具体地，首先将频谱和表示相似度加权矩阵应用于调制表示矩阵。 进一步结合了另一种基于局部空间双边滤波的调制。 最后，将调制方法集成到LRSC框架中。受益于调制方法的功能，SS-.LRSC可以捕获数据的结构相关性和固有特征信息，从而为恒指。

  3. 所属分类：其它

  1. 图像分割的改进稀疏子空间聚类方法

  2. 提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称 为超像素，并提取超像素的颜色直方图作为其特征；然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似 度矩阵，最后利用谱聚类算法得到超像素的聚类结果并作为图像分割结果。实验结果表明，本文提出的改进稀疏 子空间聚类方法具有良好的聚类性能，对噪声具有一定的鲁棒性；用于自然图像能够得到更好的分割效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：896kb
    • 提供者：weixin_38699593

  1. 独立子空间中的场景特征增量学习方法

  2. 独立子空间中的场景特征增量学习方法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于特征电话说话人子空间的说话人自适应语音识别方法

  2. 本征音子说话人自适应算法在自适应数据量充足时可以取得很好的自适应效果，但在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象。首先引入基于隐马尔可夫模型-高斯混合模型（HMM-GMM）的语音识别系统中本征音子说话人自我的算法适应的基本原理。其次通过约会说话人子空间对不同说话人的本征音子矩阵间的相关性信息进行建模；然后通过估计说话人相关坐标矢量得到一种新的本征音子说话人子空间自适应算法。最后将本征音子说话人子空间自适应算法与传统说话人子空间自适应算法进行了对比。自适应算法比例，该算法在自适应数据量极少时能提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：334kb
    • 提供者：weixin_38738528

  1. 高光谱空间光谱特征融合的基于矩阵的判别子空间集合

  2. 空间光谱特征融合是公认的高光谱（HS）图像分类的有效方法。 先前的许多研究都致力于该主题。 但是，这些方法通常将空间光谱高维数据视为一维矢量，然后提取信息性特征进行分类。 在本文中，我们提出了一种新的HS图像分类方法。 具体来说，为每个像素设计基于矩阵的空间光谱特征表示，以捕获所有波段的局部空间上下文和光谱信息，从而可以很好地保留空间光谱的相关性。 然后，采用基于矩阵的判别分析方法，学习判别特征子空间进行分类。 为了进一步提高判别子空间的性能，使用了随机采样技术来产生用于最终HS图像分类的子空间

  3. 所属分类：其它

  1. 基于DNA微阵列数据的特征子空间集成分类

  2. 针对DNA微阵列数据应用于临床诊断时分类准确率过低的问题,结合其高维小样本的特点提出了一种特征子空间集成分类方法。该方法首先通过层次聚类与信噪比特征选择策略将原始训练数据集映射到一个非冗余的特征基因空间,然后随机抽取一些特征子空间构成训练子集并应用支持向量机训练基分类器,最后采用多数投票的方式决定测试样本的类属。最后在4个标准的微阵列数据集上与其他方法进行了对比实验,结果证明了本文方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：865kb
    • 提供者：weixin_38712092

  1. 独立子空间中的场景特征增量学习方法

  2. 独立子空间中的场景特征增量学习方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：548kb
    • 提供者：weixin_38664427

  1. 基于自动子空间划分的高光谱本征图像分解

  2. 受传感器状态、成像机理、气候、光照等条件的影响, 高光谱遥感图像存在严重的畸变和失真。本征图像分解是计算机视觉及图形学领域广泛应用的图像处理技术, 采用该技术能够获得图像的本质特征。本研究将本征图像分解引入到高光谱图像处理中对原始图像进行本征图像分解。提出了一种基于自动子空间划分的高光谱本征图像分解方法。首先对高光谱图像进行子空间划分, 再对每个子空间应用基于最优化的本征图像分解方法进行分解, 然后对分解得到的反射率本征图像进行高光谱图像分类处理。实验结果表明：基于自动子空间划分的高光谱本征图像

  3. 所属分类：其它

  1. 基于子空间与纹理特征融合的掌纹识别

  2. 针对单一描述符无法准确获取有效掌纹特征导致识别率低的问题，提出一种基于子空间与纹理特征融合的掌纹识别方法。利用稳健线性判别分析和局部方向二值模式分别获取掌纹图像的子空间特征和纹理特征; 基于加权串联方法实现子空间特征与纹理特征的有效融合; 根据融合特征向量间的卡方距离进行匹配识别。在PolyU图库和自建非接触图库上的实验结果表明，识别时间分别为0.3069 s和0.3127 s，最低等误率分别为0.3440%和1.4922%; 与其他方法相比，所提方法在保证实时性的前提下，能够准确提取掌纹图像的

  3. 所属分类：其它

  1. 自适应结构化背景和形状特征子空间高光谱图像多类目标检测

  2. 自适应结构化背景和形状特征子空间高光谱图像多类目标检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：312kb
    • 提供者：weixin_38596117

  1. 基于特征子空间学习的跨媒体检索方法

  2. 基于特征子空间学习的跨媒体检索方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：452kb
    • 提供者：weixin_38706007

  1.  基于遗传算法的高维子空间聚类算法设计

  2. 针对高维空间数据的特点，为了降低“维数灾难效应”对聚类结果的影响，提出并实现了一种新的基于遗传算法的子空间聚类算法，通过特征选择方法并结合遗传算法的全局搜索能力对所有的特征子空间进行搜索；采用实数制编码方式对解空间进行编码，并设计一种基于距离和信息熵的适应度评估函数来对聚类结果和子空间所包含的特征维进行评估。最后，通过人工数据与真实数据等几组实验验证了算法的高效性和鲁棒性。实验结果表明，本文提出的新算法能够有效地进行高维数据聚类，降低“维数灾效应”的影响。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：724kb
    • 提供者：weixin_38593723
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