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语音声特征提取的总 变 分 正则化流形学习方法 2025年 变 性和高维非线性,为具体表征和有效提取其声特征,提出一种总 变 分 正则化流形学习方法。以局部线性嵌入算法为基础,对预处理后的语音声信号先后进行二次傅里叶变 换,再经统计分 析提取长时幅值特征,构造包含短时和长时幅值特征的声特征向量,生成高维特征矩阵;在利用总 变 分 对其k邻域进行优化,最后构造基于权重值能量最小化约束的总 变 分 正则化流形学习声特征提取数学模型,经凸优化得出最优权重,解析语音声特征的低维流形。经分 析与方法对比,该方法不仅可以明确声特征流形的物理意义,避免流形的扭曲变 形,而且还能大幅降低数值计算量,提升计算速度,为智能语音的机器学习和模式识别提供方法技术支持。关键词：总变分 基于非局部广义总 变 分 正则化的稀疏角度CT重建算法 2025年 总 变 分 (TGV)正则化的CT图像重建算法可以有效克服总 变 分 (TV)正则化的阶梯效应,从而能保护重建图像过渡区域的结构特征。尽管TGV重建方法优于TV重建方法,但它仍然忽略了非局部自相似先验信息在恢复CT图像细节方面的显著作用。为了克服TGV重建方法的上述局限性,本文引入一种非局部广义总 变 分 (NLTGV)正则项,并提出基于NLTGV正则化的稀疏角度CT重建算法。该方法不仅可以利用不同阶的非局部变 分 信息来保护图像结构特征,而且还可以利用非局部自相似性来恢复重建图像的细节。由于重建模型包含双非光滑项,难以直接求解,因此提出基于凸集投影的优化算法,将其分 解为几个简单子问题实现有效求解。仿真和实验结果表明,与其他变 分 正则化重建方法相比,本文重建方法可以有效提高CT图像重建质量。基于非凸低秩张量分 解和群稀疏总 变 分 的高光谱混合噪声图像恢复 2024年 分 解和群稀疏总 变 分 正则化的高光谱混合噪声图像恢复模型;一方面,采用对数张量核范数来逼近HSI的低秩特性,可以利用高光谱数据固有的张量结构,同时减少对较大奇异值的收缩以保留图像更多细节特征;另一方面,采用群稀疏总 变 分 正则化来增强HSI的空间稀疏性和相邻光谱间的相关性。并采用ADMM(Alternating Direction Multiplier Method)算法求解,实验证明该算法易于收敛。在模拟和真实的高光谱图像实验中,与其他方法相比,该方法在去除HSI混合噪声方面具有更好的性能。关键词：高光谱图像 混合噪声 图像恢复 用于ECGI的图总 变 分 总 变 分 (GTV)的重建的系统和方法。基于GTV的系统和方法结合了关于所述心脏表面的图形结构以及对相邻节点施加稀疏性约束的信息。为此，本公开使用一种计算不规则网格上的导数的新颖方式...基于梯度l<Sub>0</Sub>范数和总 变 分 正则化约束的模糊图像复原方法 总 变 分 正则化约束的模糊图像复原方法，包括：对模糊图像噪声、清晰图像进行建模和点扩散函数进行建模；引入两个正则化约束系数，将三个模型加权求和，构建模糊图像复原问题模型；...一种基于高分 辨率下的小波总 变 分 去噪方法 分 辨率下的小波总 变 分 去噪方法包括，将高分 辨率图像进行小波变 换，得到不同尺度和范围的小波系数；基于得到的小波系数，利用图像的局部特征和梯度信息，对图像中不同噪声区域进行正则化参数调整，返回不同噪声区域...基于邻域统计和总 变 分 模型的遥感图像非均匀性校正方法 总 变 分 模型的遥感图像非均匀性校正方法，属于图像处理技术领域。本发明针对遥感相机成像过程中存在的异常像元响应问题和制作工艺等因素导致的非线性响应问题，依次对遥感相机成像数据进行异常像元和非均匀性校正...基于Loretzian范数和自适应双边总 变 分 正则化重建的星载微波散射计空间分 辨率增强方法 总 变 分 正则化重建的星载微波散射计遥感影像空间分 辨率增强方法。具体方法是从星载微波散射计退化机理建模出发，提出了LABTV正则化重建算法，该算法在双边总 变 分 正则化算法...基于稀疏重建和总 变 分 的模糊文本图像复原方法 2023年 总 变 分 的文本图像复原方法。实验证明,此方法复原的文本图像效果较好,信噪比高,具有较高的实用价值。关键词：文本图像 基于群稀疏空间光谱总 变 分 的高光谱混合噪声图像恢复 2023年 总 变 分 的高光谱混合噪声图像恢复算法(FRTCSSTV);为了避免过度平滑,该算法利用群稀疏空间光谱全变 分 正则化来增强空间谱维的稀疏性,同时为了保持HSI原有的结构,采用直接对张量纤维秩进行约束的方法来表示HSI的全局低秩。在模拟和真实的高光谱图像实验中,与其他模型相比,FRTCSSTV方法在去除含有条带和死线噪声的混合噪声时具有更好的性能。关键词：高光谱图像 混合噪声 图像恢复
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