基于相關性的加權最小二乘字典學習的信號重構方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201611031391.9 申請日 -
公開（公告）號 CN106599903B 公開（公告）日 2020-01-21
申請公布號 CN106599903B 申請公布日 2020-01-21
分類號 G06K9/62 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 葉婭蘭;何文文;程云飛;侯孟書;徐海津;鄧雪松;陳暘;劉漢倞;馮蓓 申請（專利權）人 電子科技大學成都研究院
代理機構 電子科技大學專利中心 代理人 周劉英
地址 610200 四川省成都市天府新區(qū)華府大道四段999
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于相關性的加權最小二乘字典學習的信號重構方法。本發(fā)明首先利用聚類的方法將訓練數(shù)據(jù)中具有相關性的信號樣本歸類為一組，然后以一組信號為單位更新每組字典，使得每組字典能充分地學習到每組信號的特征，最后依據(jù)得到的子字典進行集中字典學習。實驗結果表明，相對于較為經典的加權最小二乘法以及K奇異值分解算法，本發(fā)明能夠獲得更低的均方誤差，并且應用于壓縮感知重構恢復領域時能獲得更高的信噪比。