返回散射电离图干净数据提取

基于返回散射电离图无线电波干扰的基本特征,提出一种无线电波干扰消除算法;结合电离图中杂波信号和背景噪声的分布特点,提出一种自适应阈值返回散射电离图干净数据提取算法,简单介绍了返回散射电离图干净数据提取算法的计算步骤。仿真结果显示,本文提出的算法适应不同状态的实测电离图,满足工程应用的需要。

基于干净数据的流形正则化非负矩阵分解

现有的非负矩阵分解(NMF)算法往往基于欧氏距离来设计目标函数,对噪声比较敏感。为了增强算法的鲁棒性,提出一种基于干净数据的流形正则化非负矩阵分解(MRNMF/CD)算法。在MRNMF/CD算法中,把低秩约束、流形正则化和NMF技术无缝地融为一体,使算法性能较为优异。首先,通过添加低秩约束,MRNMF/CD可以从噪声数据中恢复干净数据,并获得数据的全局结构;其次,为了利用数据的局部几何结构信息,MRNMF/CD把流形正则化融入目标函数中。此外,还提出了一种求解MRNMF/CD的迭代算法,并从理论上分析了该求解算法的收敛性。在ORL、Yale和COIL20数据集上的实验结果表明,MRNMF/CD算法比现有的k-means、主成分分析(PCA)、NMF和图正则化非负矩阵分解(GNMF)算法具有更好的识别准确性。

基于形状识别的返回散射电离图分类方法研究

基于中值滤波算法,结合电离图中杂波信号和背景噪声的分布特点,提出了一种返回散射电离图干净数据提取新算法;利用返回散射电离图干净数据,基于形状识别理论,给出了一种返回散射电离图分类算法,并对形状因子的提取方法进行了简单介绍.实测电离图仿真实验结果显示,所提电离图分类算法具有较好的实测电离图识别和分类能力,具有较好的应用前景.