基于SCAD罚函数的有噪压缩感知

研究有噪声的压缩感知,提出了基于SCAD罚函数的压缩感知策略,并给出一种高效的阈值迭代算法,从理论上证明了算法的有效性.大量实验验证基于SCAD罚函数的压缩感知策略解的稀疏性及稳健性.     

码本在压缩感知矩阵中的应用

压缩感知矩阵的构造在压缩感知理论中起着举足轻重的作用.基于线性码和最优码本构造了一类新的压缩感知矩阵,并与DeVore构造的压缩感知矩阵和Gaussian随机矩阵的进比较,从不同的角度分别证明了当参数满足一定的条件时,新构造的压缩感知矩阵具有更好的性能.     

基于部分三角函数变换矩阵的块压缩感知测量方法

为了提高块压缩感知的测量效率和重构性能,根据离散余弦变换和离散正弦变换具有汇聚信号能量的特性,提出了基于重复块对角结构的部分离散余弦变换partial discrete cosine transform in repeated block diagonal structure,简称PDCT-RBDS和部分离散正弦变换partial discrete sine transform in repeated block diagonal structure简称PDST-RBDS的两种压缩感知测量方法.所采用的测量矩阵是一种低复杂度的结构化确定性矩阵, 满足受限等距性质.并得到一个与采样能量有关的受限等距常数和精确重构的测量数下限.通过与采用重复块对角结构的部分随机高斯矩阵和部分贝努利矩阵的图像压缩感知对比,结果表明PDCT-RBDS和PDST-RBDS重构的PSNR大约提高1---5dBSSIM提高约0.05, 所需的重构时间和测量矩阵的存储空间大大减少.该方法特别适合大规模图像压缩及实时视频数据处理场合.     

压缩感知中信号重构的极大熵方法(英文)

本文针对压缩感知理论中BP算法的l1最优化问题,构造了一种新的信号重构的极大熵方法.极大熵方法克服了l1最优化问题的非光滑性,同时根据同伦方法构造极大熵函数的最优解序列来逼近全局最优稀疏解.数值实验表明极大熵方法是十分有效的信号重构方法.     

多面体块稀疏表示和非凸压缩感知

压缩感知(compressed sensing,CS)理论表明稀疏信号可以从欠定系统中被准确恢复,但在很多实际应用中,信号不一定有标准稀疏性而可能拥有一些其他的结构特点,典型的一种就是块稀疏信号,它的非零元仅在很少的一些块中出现.本文考虑从很少的线性测量中恢复块稀疏信号,并得到经混合l2/lq(0＜q≤1)最小化准确重...     

压缩感知和稀疏优化简介

介绍压缩感知和稀疏优化的基本概念、理论基础和算法概要. 压缩感知利用原始信号的稀疏性,从远少于信号元素个数的测量出发,通过求解稀疏优化问题来恢复完整的原始稀疏信号. 通过一个小例子展示这一过程,并以此说明压缩感知和稀疏优化的基本理念. 接着简要介绍用以保证l₁凸优化恢复稀疏信号的零空间性质和RIP条件. 最后介绍求解稀疏优化的几个经典算法.     

压缩感知在化学交换饱和传递磁共振成像中的应用

化学交换饱和转移(CEST)磁共振成像(MRI)技术越来越多地应用于探测细胞蛋白质及其微环境属性的研究,在临床方面显示巨大的应用前景.但由于蛋白质浓度较低和采集的信号灵敏度较差,获取CEST MRI需要花费较长的时间.我们试图在满足CESTR MRI定量分析精度要求的条件下,通过压缩感知技术减少图像采集时间.实验测量数据结果显示压缩感知在数据降采样率小于等于5的条件下获取CEST的定量效应与完整采样获取的数据无显著性的差异.研究表明压缩感知应用于CEST MRI是可行的.     

基于冗余紧框架的?2/?1极小化块稀疏压缩感知

压缩感知是(近似)稀疏信号处理的研究热点之一,它突破了Nyquist/Shannon采样率,实现了信号的高效采集和鲁棒重构.本文采用l2/l1极小化方法和BlockD-RIP理论研究了在冗余紧框架下的块稀疏信号,所获结果表明,当BlockD-RIP常数δ2k/τ满足0<δ2k/τ<0.2时,l2/l1极小化方法能够鲁棒重构原始信号,同时改进了已有的重构条件和误差上界.基于离散傅里叶变换(DFT)字典,执行了一系列仿真实验充分证实了理论结果.     

基于非自愿移民不同风险感知能力的多元补偿决策研究

非自愿移民在获得移民补偿后仍面临着贫困及生活不稳定等问题,这种问题产生的原因是补偿不合理,提供了一种新的移民补偿思路,那就是根据移民的风险感知能力构建多目标规划模型,并运用模拟数据验证,经检验模型能够用于为移民提供一种多元补偿组合方案,使移民能够获得未来的财产收入,是一种长效的补偿思路.     

压缩回归学习算法的泛化界

研究了压缩最小平方回归学习算法的泛化性问题.利用随机投影、覆盖数等理论以及概率不等式得到了该学习算法的泛化误差上界.所获结果表明:压缩学习虽以增大逼近误差的方式降低样本误差,但其增量是可控的.此外,通过压缩学习,在一定程度上克服了学习过程中所出现的过拟合现象.     

Fuzzy压缩原理

本文给出以Ｆｕｚｚｙ数作为Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ常数的压缩映射的新概念，并成功证明了Ｆｕｚｚｙ数值函数的不动点定理。     

1—集压缩映射的主零不动点

本文给出了１－集压缩映射的一些新的非零不动定理，它们推广和改进了［１，２，４，５］中的某些重要定理。     

关于压缩映射的一点注记

B.Ray 1974年在[1]中证明了下列定理: 定理 设X是完备的距离空间,T_1:X→X,T_2:X→X是两个映射.若存在h∈(0,1),使 d(T_1x,T_2y)≤hd(x,y),x,y∈X,(1)则T_1和T_2必有公共不动点。     

求最佳配比的模拟压缩法

本文考虑无放大效应的生产过程中各原料的配比问题．在建立一种模拟压缩模型基础上，给出求最佳配比的算法。     

伪压缩映象的广义Halpern迭代

本文在具有一致G(a)teaux 可微范数的Banach空间中,利用一种广义Halpern迭代,研究了满足条件,C1)lim n→∞αn=0和C2)∞∑n=0αn=+∞的数列{αn)是可以充分保证伪压缩映象和B-P型严格伪压缩映象迭代序列有强收敛性.所得的结论改进和推广了相关的结果.     

基于网站和卖家的C2C消费者购买意愿模型:感知收益与风险的转移

基于在线购物意愿的研究已经证实了态度、主观规范和感知行为控制对购买意愿有显著的影响,但考虑媒介网站和在线卖家关系的研究并不多见。本文考虑C2C电子商务模式的特殊机制,发现消费者对网站的感知收益和风险会通过对网站的态度间接影响到对卖家收益和风险的判断上,表明收益和风险的感知能够在相近对象之间转移。同时证实,自我效能直接影响对卖家的感知风险,感知社会存在直接影响感知收益和风险,由此暗示传统交易中的消费者行为规律在网购中仍在发挥作用。     

单调压缩变换半群的秩

设自然数n≥4,X_n={1,2,…,n},MC_n是X_n上的单调压缩全变换半群,证明了MC_n的秩为n-1.     

压缩映射定理的相关结论

文中主要探讨了压缩映射定理的相关结论,并给出了这些结论的证明.     

具有一类新压缩条件下自映射的不动点

本推广了[6]中的压缩条件，并给出了度量空间中在该压缩条件下自映射的不动点存在唯一性定理。     

两个压缩体融合为一个压缩体的充分必要条件北大核心CSCD

本文给出了两个压缩体沿紧致连通曲面(带边曲面或闭曲面)融合仍是一个压缩体(有非空负边界)的充分必要条件,还给出了两个3维流形沿着边界上的紧致连通带边曲面融合中的融合曲面为边界不可压缩的一个特征描述,同时还证明了压缩体的每个Heegaard分解是标准的.