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L1 norm optimal solution match processing in the wavelet domain 被引量:1
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作者 龙云 韩立国 +1 位作者 韩利 谭尘青 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2012年第4期451-458,496,共9页
Greater attention has been paid to vintage-merge processing of seismic data and extracting more valuable information by the geophysicist. A match filter is used within many important areas such as splicing seismic dat... Greater attention has been paid to vintage-merge processing of seismic data and extracting more valuable information by the geophysicist. A match filter is used within many important areas such as splicing seismic data, matching seismic data with different ages and sources, 4-D seismic monitoring, and so on. The traditional match filtering method is subject to many restrictions and is usually difficult to overcome the impact of noise. Based on the traditional match filter, we propose the wavelet domain L1 norm optimal matching filter. In this paper, two different types of seismic data are decomposed to the wavelet domain, different detailed effective information is extracted for Ll-norm optimal matching, and ideal results are achieved. Based on the model test, we find that the L1 norm optimal matching filter attenuates the noise and the waveform, amplitude, and phase coherence of result signals are better than the conventional method. The field data test shows that, with our method, the seismic events in the filter results have better continuity which achieves the high precision seismic match requirements. 展开更多
关键词 Wavelet transform matching filter L 1 norm waveform consistency
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基于L1范数自适应匹配滤波的重叠超声信号分离研究
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作者 侯懿桃 王黎明 +3 位作者 聂鹏飞 蔺晓煜 张楠 贾彩琴 《国外电子测量技术》 2024年第8期87-93,共7页
在使用低频超声TOF技术对大厚度多层复合介质测厚时,超声反射回波之间容易出现有效回波和近表面干扰波重叠现象且难以分离,从而影响TOF的测量精度。针对此类问题,提出了基于L1范数的自适应匹配方法,基于时空域中近表面干扰表现出规律一... 在使用低频超声TOF技术对大厚度多层复合介质测厚时,超声反射回波之间容易出现有效回波和近表面干扰波重叠现象且难以分离,从而影响TOF的测量精度。针对此类问题,提出了基于L1范数的自适应匹配方法,基于时空域中近表面干扰表现出规律一致性,而有效回波则展现出推移特性的不同特征,在时空域对采集的超声阵列信号进行自适应匹配处理,实现有效回波和近表面干扰波的分离,从而增强有效回波的分辨率。仿真数据处理结果证明了所提方法的有效性,信噪比提高了3 dB。实验结果表明,该方法能高效解决重叠超声信号分离的问题,在固体火箭发动机测厚场景中展现出广阔的应用前景。 展开更多
关键词 低频超声 大厚度多层介质 l1范数自适应匹配 重叠信号分离
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2-median location improvement problems under weighted l_1 norm and l_∞ norm on trees 被引量:1
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作者 杨利平 关秀翠 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2013年第3期346-351,共6页
This paper focuses on the 2-median location improvement problem on tree networks and the problem is to modify the weights of edges at the minimum cost such that the overall sum of the weighted distance of the vertices... This paper focuses on the 2-median location improvement problem on tree networks and the problem is to modify the weights of edges at the minimum cost such that the overall sum of the weighted distance of the vertices to the respective closest one of two prescribed vertices in the modified network is upper bounded by a given value.l1 norm and l∞norm are used to measure the total modification cost. These two problems have a strong practical application background and important theoretical research value. It is shown that such problems can be transformed into a series of sum-type and bottleneck-type continuous knapsack problems respectively.Based on the property of the optimal solution two O n2 algorithms for solving the two problems are proposed where n is the number of vertices on the tree. 展开更多
关键词 2-median network improvement problem TREE knapsack problem l1 norm l∞ norm
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基于L1范数的瞬变电磁非线性反演 被引量:14
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作者 孙怀凤 张诺亚 +5 位作者 柳尚斌 李敦仁 陈成栋 叶琼瑶 薛翊国 杨洋 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期4860-4873,共14页
瞬变电磁反演存在高度的非线性特征,常用的最小二乘等线性反演方法往往对初始模型高度依赖,并且极易陷入局部最优解.本文基于观测数据与模拟数据的L1范数建立目标函数,采用模拟退火非线性全局最优化方法实现瞬变电磁一维反演.初始模型... 瞬变电磁反演存在高度的非线性特征,常用的最小二乘等线性反演方法往往对初始模型高度依赖,并且极易陷入局部最优解.本文基于观测数据与模拟数据的L1范数建立目标函数,采用模拟退火非线性全局最优化方法实现瞬变电磁一维反演.初始模型完全随机产生,通过指数函数退温机制模拟系统能量最小实现迭代,通过接收概率函数评价当前模型,实现局部最优解的跳出,最终实现全局最优化求解.通过数值算例发现,无论给定的反演层数等于还是大于设计模型,都可以获得较好的反演效果,因而可以在反演初始就设计较多的层数,实现反演模型的自动拟合;同时,利用含噪声数据反演进一步验证算法的稳定性.最后,对实测数据进行了反演测试,结果与钻孔编录基本一致,表明提出的基于L1范数的模拟退火反演可用于实测数据处理. 展开更多
关键词 瞬变电磁 模拟退火 非线性 反演 l1范数
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基于L1范数统计的单纯形微震震源定位方法 被引量:36
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作者 李楠 王恩元 +1 位作者 孙珍玉 李保林 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2431-2438,共8页
针对经典定位方法中存在的求解系统发散、定位精度低和定位受微震台网影响大等问题,采用L1范数统计对微震震源定位进行残差分析,推导得到了基于L1范数统计的事件残差计算公式;提出了微震震源定位的误差空间概念,它的实质是微震监测区域... 针对经典定位方法中存在的求解系统发散、定位精度低和定位受微震台网影响大等问题,采用L1范数统计对微震震源定位进行残差分析,推导得到了基于L1范数统计的事件残差计算公式;提出了微震震源定位的误差空间概念,它的实质是微震监测区域中事件残差对震源定位误差的反映;将震源的时间维数从误差空间中分离出去,建立了基于L1范数统计的单纯形微震震源定位方法,该方法不仅对到时和波速等输入数据中误差较大的离群点具有较高的抗干扰性,而且在震源求解时不会发生发散问题,具有很好的稳定性和强健性;通过现场爆破实验对算法的优越性进行了验证。研究结果表明:基于L1范数统计的单纯形算法震源定位结果稳定,定位精度高;而且算法受震源和微震台网相对位置影响较小,能够有效抵抗微震台网扩散效应对震源定位的影响,保证了台网边缘或外部震源定位的稳定性和精度;另外它还能够降低微震台网在方向控制上对定位精度的影响,提高了垂直方向上的震源定位精度。 展开更多
关键词 微震震源定位 单纯形算法 l1范数统计 误差空间 爆破实验
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L1+L2正则化逻辑斯蒂模型分类算法 被引量:4
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作者 刘建伟 付捷 罗雄麟 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期148-151,共4页
提出一种L1+L2范数正则化逻辑斯蒂模型分类算法。该算法引入L2范数正则化,解决L1正则化逻辑斯蒂算法迭代过程奇异问题,通过引入样本向量的扩展和新的权值向量完成L1范数非平滑问题,最终使用共轭梯度方法求解经过转化的最优化问题。在各... 提出一种L1+L2范数正则化逻辑斯蒂模型分类算法。该算法引入L2范数正则化,解决L1正则化逻辑斯蒂算法迭代过程奇异问题,通过引入样本向量的扩展和新的权值向量完成L1范数非平滑问题,最终使用共轭梯度方法求解经过转化的最优化问题。在各种实际数据集上的实验结果表明,该算法优于L2范数、L1范数和Lp范数正则化逻辑斯蒂模型,具有较好的特征选择和分类性能。 展开更多
关键词 l1范数 L2范数 共轭梯度 特征选择 正则化 逻辑斯蒂模型
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L1范数正则化SVM聚类算法 被引量:3
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作者 刘建伟 李双成 +1 位作者 付捷 罗雄麟 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第12期185-187,共3页
提出L1范数正则化支持向量机(SVM)聚类算法。该算法能够同时实现聚类和特征选择功能。给出L1范数正则化SVM聚类原问题和对偶问题形式,采用类似迭代坐标下降的方法求解困难的混合整数规划问题。在多组数据集上的实验结果表明,L1范数正则... 提出L1范数正则化支持向量机(SVM)聚类算法。该算法能够同时实现聚类和特征选择功能。给出L1范数正则化SVM聚类原问题和对偶问题形式,采用类似迭代坐标下降的方法求解困难的混合整数规划问题。在多组数据集上的实验结果表明,L1范数正则化SVM聚类算法聚类准确率与L2范数正则化SVM聚类算法相近,而且能够实现特征选择。 展开更多
关键词 支持向量机 l1范数 正则化 特征选择 聚类 对偶问题
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基于神经网络的线性电路故障诊断非线性L1范数优化方法 被引量:5
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作者 何怡刚 罗先觉 邱关源 《电子测量与仪器学报》 CSCD 1998年第1期18-22,共5页
本文提出了一个新的模拟电路故障诊断非线性L1范数优化方法。在BanderL1范数代化方法[1-3]基础上增加辅助变量即将电路不可及节点电压增量做为辅助优化变量,构造一个新的故障诊断非线性约束L1范数优化问题,由一次最优化过程得到的解... 本文提出了一个新的模拟电路故障诊断非线性L1范数优化方法。在BanderL1范数代化方法[1-3]基础上增加辅助变量即将电路不可及节点电压增量做为辅助优化变量,构造一个新的故障诊断非线性约束L1范数优化问题,由一次最优化过程得到的解定位最可能故障元件;并应用Hopfield网络原理来处理该L1范数问题。提出了计算元件参数增量的神经网络及其(MO,MI)OTA-C实现。故障诊断实例和计算机模拟结果表明所提方法是可行的。 展开更多
关键词 故障诊断 神经网络 l1范数优化 线性电路
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基于L1范数稀疏距离测度学习的单类分类算法 被引量:4
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作者 胡正平 路亮 许成谦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期134-140,共7页
已有单类分类算法通常采用欧氏测度描述样本间相似关系,然而欧氏测度有时难以较好地反映一些数据集样本的内在分布结构,为此提出一种用于改善单类分类器描述性能的高维空间单类数据距离测度学习算法,与已有距离测度学习算法相比,该算法... 已有单类分类算法通常采用欧氏测度描述样本间相似关系,然而欧氏测度有时难以较好地反映一些数据集样本的内在分布结构,为此提出一种用于改善单类分类器描述性能的高维空间单类数据距离测度学习算法,与已有距离测度学习算法相比,该算法只需提供目标类数据,通过引入样本先验分布正则化项和L1范数惩罚的距离测度稀疏性约束,能有效解决高维空间小样本情况下的单类数据距离测度学习问题,并通过采用分块协调下降算法高效的解决距离测度学习的优化问题.学习得到的距离测度能容易地嵌入到单类分类器中,仿真实验结果表明采用学习得到的距离测度能有效改善单类分类器的描述性能,特别能够改善覆盖分类的描述能力,从而使得单类分类器具有更强的推广能力. 展开更多
关键词 模式识别 稀疏距离测度学习 l1范数 单类分类器
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采用加权L1范数稀疏模型构造DOA估计的方法 被引量:3
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作者 刘楠 宋文龙 +1 位作者 董光辉 冷欣 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期603-607,共5页
在以GPS辐射源发出信号作为探测信号的无源雷达系统中,针对回波通道内强干扰低信噪比情况下的多目标波达方向(DOA)估计问题,根据GPS辐射信号以及无源雷达系统特点,提出一种采用改进加权L1范数的约束模型构造DOA估计的方法。先采用批... 在以GPS辐射源发出信号作为探测信号的无源雷达系统中,针对回波通道内强干扰低信噪比情况下的多目标波达方向(DOA)估计问题,根据GPS辐射信号以及无源雷达系统特点,提出一种采用改进加权L1范数的约束模型构造DOA估计的方法。先采用批处理抵消算法(extensive cancellation algorithm,ECA)估计目标信号的时延和多普勒频移等参数,消除直达波和多径干扰,然后利用改进权值的L1范数作为约束条件,建立稀疏模型进行DOA估计,在低信噪比环境中无需估计干扰参数,以较低的计算复杂度进行准确DOA估计。仿真结果表明:该方法减少了计算复杂度,在相同配置下运行时间比MUSIC-like方法降低了1.18 s;同时也提高了准确性,其均方误差较MUSIC-like方法和Candes方法降低了0.5°~3.7°,低信噪比环境下分辨概率较MUSIC-like方法和Candes方法提高了0.4~0.6。 展开更多
关键词 GPS辐射源 无源雷达 波达方向 l1范数 批处理抵消算法 稀疏模型 均方误差 分辨概率
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稀疏L1范数最小二乘支持向量机 被引量:6
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作者 梁锦锦 吴德 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第1期293-296,338,共5页
为了提高最小二乘支持向量机的训练速度,提出一种稀疏最小二乘支持向量机L1SLSSVM。该模型采用权重向量的L1范数控制分类间隔,最小二乘损失函数度量误差。将线性和核空间最小二乘支持向量机的训练归结为同一形式,均转化为仅有部分变量... 为了提高最小二乘支持向量机的训练速度,提出一种稀疏最小二乘支持向量机L1SLSSVM。该模型采用权重向量的L1范数控制分类间隔,最小二乘损失函数度量误差。将线性和核空间最小二乘支持向量机的训练归结为同一形式,均转化为仅有部分变量具非负约束的凸二次规划。对比SVM、LSSVM与SLSSVM的数值实验结果表明,L1SLSSVM具有好的稀疏性、高的分类精度和短的训练时间。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 稀疏性 l1范数 非负约束 凸二次规划
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一种基于L1-L1范数稀疏表示的地震反演方法 被引量:4
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作者 石战战 夏艳晴 +2 位作者 周怀来 王元君 唐湘蓉 《物探与化探》 CAS 北大核心 2019年第4期851-858,共8页
高分辨率地震反演面临着:①地震反演是一个不适定问题,存在多解性;②采集和处理流程产生噪声和畸变降低反演算法的稳定性,针对这两个问题,提出一种基于L1-L1范数稀疏表示的地震反射系数反演方法。该方法利用L1范数正则化项降低反演多解... 高分辨率地震反演面临着:①地震反演是一个不适定问题,存在多解性;②采集和处理流程产生噪声和畸变降低反演算法的稳定性,针对这两个问题,提出一种基于L1-L1范数稀疏表示的地震反射系数反演方法。该方法利用L1范数正则化项降低反演多解性和L1范数拟合项增加噪声鲁棒性。通过井震联合提取子波构建过完备楔形子波字典,然后用L1-L1范数稀疏表示对地震信号进行稀疏分解,实现高分辨率反射系数反演。楔形模型和实际地震资料试算结果表明,该反演算法稳定,具有良好的噪声鲁棒性,通过测井资料标定检验,其反演结果准确可信。 展开更多
关键词 稀疏表示 双极子分解 反射系数反演 l1范数 过完备楔形子波字典
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基于L1范数正则化和最小二乘优化的冲击载荷识别研究 被引量:5
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作者 陈辉 缪炳荣 +3 位作者 赵浪涛 张盈 蒋钏应 周凤 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第1期62-67,99,共7页
为了改善冲击载荷识别问题的病态特性,最大限度提高识别精度,在时域内提出一种基于L1范数正则化和最小二乘优化的改进冲击载荷识别方法。采用L1范数正则化方法构建冲击载荷稀疏反卷积模型,使用截断牛顿内点法求解L1范数的最小二乘优化问... 为了改善冲击载荷识别问题的病态特性,最大限度提高识别精度,在时域内提出一种基于L1范数正则化和最小二乘优化的改进冲击载荷识别方法。采用L1范数正则化方法构建冲击载荷稀疏反卷积模型,使用截断牛顿内点法求解L1范数的最小二乘优化问题,同时根据预条件共轭梯度法确定最优搜索路径和计算方向。最后,考虑不同冲击工况、不同响应位置对识别结果的影响。通过对铝合金板进行冲击载荷识别试验进行验证,发现在铝板受单次冲击和多次冲击工况下所识别载荷与施加的实际载荷吻合良好。结果还表明,与Tikhonov正则化方法相比,该方法能够提高冲击载荷识别的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 振动与波 冲击载荷识别 l1范数正则化 最小二乘优化 TIKHONOV正则化 正则化参数
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基于核函数的PCA-L1算法 被引量:4
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作者 李勇 梁志贞 夏士雄 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期174-175,178,共3页
主成分分析方法由于使用了L2范数,因此对异常值较敏感。针对该问题,提出一种基于核函数的L1范数主成分分析方法。运用核函数将原始数据映射到核空间中得到核矩阵,再利用L1范数使距离函数达到最小。实验结果表明,该算法具有旋转不变性,... 主成分分析方法由于使用了L2范数,因此对异常值较敏感。针对该问题,提出一种基于核函数的L1范数主成分分析方法。运用核函数将原始数据映射到核空间中得到核矩阵,再利用L1范数使距离函数达到最小。实验结果表明,该算法具有旋转不变性,对异常值和非线性问题具有稳定性,且正确识别率较高。 展开更多
关键词 PCA-l1算法 l1范数 核主成分分析 核函数 人脸识别
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基于L1范数凸包数据描述的多观测样本分类算法 被引量:4
15
作者 胡正平 王玲丽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期194-199,共6页
为建立高维空间样本分布的最佳覆盖为目标来实现覆盖分类,该文提出基于L1范数凸包数据描述的多观测样本分类算法。首先对训练集的每个类别以及测试集的多观测样本分别构造凸包模型,这样多观测样本的分类就转化为凸包模型的相似性度量问... 为建立高维空间样本分布的最佳覆盖为目标来实现覆盖分类,该文提出基于L1范数凸包数据描述的多观测样本分类算法。首先对训练集的每个类别以及测试集的多观测样本分别构造凸包模型,这样多观测样本的分类就转化为凸包模型的相似性度量问题。若测试集的凸包模型与训练集无重叠,采用L1范数距离测度进行凸包模型之间的相似性度量;若有重叠,采用L1范数距离测度进行收缩凸包(reduced convex hulls)之间的相似性度量。然后采用最近邻准则作为多观测样本的分类决策。在3个数据库上进行的实验结果,表明该文提出方法对于多观测样本分类具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 模式识别 凸包 l1范数距离测度 最近邻分类 多观测样本
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基于L1-范数距离的最小二乘对支持向量机 被引量:3
16
作者 周燕萍 业巧林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期100-105,130,共7页
最小二乘对支持向量机(LSTSVM)是一种有效的分类技术。然而,该方法需计算点到平面的平方L2-范数距离,从而易受野值或噪声的影响。为了缓解此问题,提出了一种有效的鲁棒LSTSVM方法,即基于L1-范数距离的LSTSVM(LSTSVM_(L1D))。该方法由于... 最小二乘对支持向量机(LSTSVM)是一种有效的分类技术。然而,该方法需计算点到平面的平方L2-范数距离,从而易受野值或噪声的影响。为了缓解此问题,提出了一种有效的鲁棒LSTSVM方法,即基于L1-范数距离的LSTSVM(LSTSVM_(L1D))。该方法由于使用L1范数作为距离度量,因此不易受到野值或噪声数据的影响。此外,设计了一种有效的迭代算法,旨在求解目标问题,并从理论上证明了其收敛性。在人工数据集和UCI数据集上验证了LSTSVM_(L1D)的有效性。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 基于l1-范数距离的LSTSVM l1范数距离 L2范数平方距离
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自适应加权混合L1/L2范数匹配相减多次波压制方法 被引量:4
17
作者 陈习峰 薛永安 黄新武 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期524-532,共9页
基于波动方程的自由表面多次波和层间多次波压制时,自适应匹配相减方法的选取是关键的环节。L2范数自适应匹配相减方法适用于多次波强而有效波弱的情况,L1范数自适应匹配相减方法则适用于多次波弱而有效波强的情况,L2范数自适应匹配相... 基于波动方程的自由表面多次波和层间多次波压制时,自适应匹配相减方法的选取是关键的环节。L2范数自适应匹配相减方法适用于多次波强而有效波弱的情况,L1范数自适应匹配相减方法则适用于多次波弱而有效波强的情况,L2范数自适应匹配相减方法的运算速度明显较L1范数自适应匹配相减方法更快。自适应加权混合L1/L2范数匹配相减方法需要构建联合L1范数和L2范数的目标函数,再根据地震数据中有效波与多次波的能量比自适应地调整目标函数中L1范数和L2范数所占权值。该方法充分利用了L1范数和L2范数压制多次波时对地震数据不同的要求,既不需要L2范数自适应匹配相减方法的有效信号与噪声正交的假设,又克服了L1范数自适应匹配相减方法运算效率较低的缺点,在保证压制效果的同时提高了计算效率。多层水平层状模型及SEG/EAGE Pluto模型的测试结果表明,相较于常规方法,该方法明显提升了多次波的压制效果。 展开更多
关键词 波动方程 自由表面相关多次波 层间多次波 自适应匹配相减 混合l1/L2范数 Pluto模型
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L1投影的解析计算方法 被引量:1
18
作者 杨绪兵 顾一凡 +1 位作者 陈松灿 薛晖 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期476-482,共7页
点到平面距离的解析表示对度量间隔、模式可分性起到决定性作用,该距离均可归结为范数最小化问题.除L2范数易于求解外,其他类型范数求解均困难.以L1范数为例,尽管L1范数问题是凸的,由于L1范数的不可导性,迄今尚无解析表示,所以目前的L1... 点到平面距离的解析表示对度量间隔、模式可分性起到决定性作用,该距离均可归结为范数最小化问题.除L2范数易于求解外,其他类型范数求解均困难.以L1范数为例,尽管L1范数问题是凸的,由于L1范数的不可导性,迄今尚无解析表示,所以目前的L1学习机并非从L1间隔导出.讨论了在L1赋范线性空间中,L1距离及在超平面上的投影解析计算问题,主要完成了:(1)导出了L1范数下的点到超平面距离以及点在平面上的投影的解析表达式;(2)证明了该投影与欧氏度量下的L2范数投影之间的关系,并给出了几何解释.最后通过模拟实验,验证解析解的正确性及计算效率. 展开更多
关键词 l1范数 投影 稀疏性 优化目标
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基于迭代加权L2/L1范数块稀疏信号重构的ISAR成像算法 被引量:2
19
作者 冯俊杰 张弓 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期234-238,共5页
为实现快速、高分辨率逆合成孔径雷达(ISAR)成像,利用目标的内在块稀疏结构信息,提出一种迭代加权L2/L1范数块稀疏重构ISAR成像算法。构建ISAR稀疏成像模型,将ISAR成像问题转化为稀疏信号重构问题后,在每次迭代中求解用于下次迭代的权... 为实现快速、高分辨率逆合成孔径雷达(ISAR)成像,利用目标的内在块稀疏结构信息,提出一种迭代加权L2/L1范数块稀疏重构ISAR成像算法。构建ISAR稀疏成像模型,将ISAR成像问题转化为稀疏信号重构问题后,在每次迭代中求解用于下次迭代的权值向量解,从而实现高分辨率ISAR成像。实验结果表明,相比BP、OMP、SBL算法,该算法可以改善成像质量,提高重构效率。 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达 迭代加权 L2/l1范数 稀疏信号重构 稀疏成像
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基于L1范数的全变分正则化超分辨重构算法 被引量:6
20
作者 李志明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第15期212-216,共5页
针对结构化照明显微成像系统的超分辨图像重构算法存在边界振铃效应、噪声免疫性差的问题,提出了一种基于L1范数的全变分正则化超分辨图像重构算法(简称L1/TV重构算法)。从结构化显微成像模型入手,分析了传统算法的设计原理和局限性;论... 针对结构化照明显微成像系统的超分辨图像重构算法存在边界振铃效应、噪声免疫性差的问题,提出了一种基于L1范数的全变分正则化超分辨图像重构算法(简称L1/TV重构算法)。从结构化显微成像模型入手,分析了传统算法的设计原理和局限性;论述了L1/TV重构算法的原理,采用L1范数对重构图像保真度进行约束,并利用全变分正则化有效克服了重构过程的病态性,保护了重构图像边缘。对比研究传统重构算法和L1/TV重构算法的性能。实验结果表明:L1/TV重构算法具有更强的抗噪声干扰能力,重构图像空间分辨率更高。 展开更多
关键词 全变分 正则化 超分辨 l1 范数 重构
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