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搜索结果: 1-5 共查到信息处理技术 K-SVD相关记录5条 . 查询时间(0.053 秒)
Medical Image Watermarking (MIW) is a special field of a watermarking due to the requirements of the Digital Imaging and COmmunications in Medicine (DICOM) standard since 1993. All 20 parts of the DIC...
磁共振图像的降噪处理一直是医学图像处理中重要的研究领域。图像中存在噪声会降低图像质量从而影响临床诊断。现有K-SVD 算法虽然能达到良好的去噪效果,但却在字典训练中消耗大量时间。本文针对时间消耗问题,提出利用改进的KSVD算法进行医学图像去噪。首先根据已知的字典原子的可稀疏性,提出一种高效、灵活的稀疏字典结构,该字典能够提供高效的前向和伴随算子,并具有紧凑的表示形式,同时可以有效地训练图像信号;然...
为了解决认知无线电中能量检测法在低信噪比下检测概率低的问题,本文提出了一种基于SVD分解的频谱感知算法。首先利用接收信号构造Hankel矩阵,通过SVD分解,将矩阵分离成信号空间与噪声空间,再将较小的奇异值置零,然后重构矩阵,从而提高接收信号的信噪比(SNR)。其次,将SVD系统输出信号功率对噪声功率进行归一化,把降低噪声功率转化成提高主用户信号功率。最后进行能量检测,以此来提高检测概率。理论分析...
互谱估计方法是用于色噪声背景下正弦信号参量估计的一个十分有效的方法。但以往互谱估计都是采用FFT方法和互周期图法。本文首次将现代谱估计方法引入到互谱估计中,从理论上建立了互相关函数的Yule-Walker方程,并在此基础上进而提出了互谱估计的矩估计法和SVD方法。给出了仿真实例结果。
在压制线性干扰的常规去噪处理中,常常是对每一个计算区域或者计算样点都进行去噪处理,而没有考虑到该计算区域或者计算样点本身是否存在线性干扰,从而会造成有效信号的损失,影响去噪效果。本文以参考文献[1]提出的压制线性干扰的方法为基础,根据线性干扰相邻道相关性很强,而有效信号相邻道相关性较弱的特点,提出了一种判断计算样点是否存在线性干扰的协方差度量方法。该法根据某一样点不同方向求得的协方差度量值Cc...

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