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NMF声场分离技术在语音识别中的优化研究 被引量:1
1
作者 王树斌 《电声技术》 2025年第1期68-70,共3页
研究基于L2正则化非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)技术的声场分离方法在语音识别中的优化效果。介绍基于声场分离技术的语音识别方法,随后提出通过引入L2正则化项增强NMF的稳定性和稀疏性。为验证所提方法的有效性... 研究基于L2正则化非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)技术的声场分离方法在语音识别中的优化效果。介绍基于声场分离技术的语音识别方法,随后提出通过引入L2正则化项增强NMF的稳定性和稀疏性。为验证所提方法的有效性,实验使用WSJ0-2mix数据集并基于Python实现L2正则化NMF算法,结合HuggingFace Transformers框架对分离后的语音信号进行语音识别测试。结果表明,L2正则化显著降低词错误率,证明了该方法在复杂声场环境下的有效性。 展开更多
关键词 声场分离 L2正则化 非负矩阵分解(nmf) 语音识别
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基于图正则化MNMF的中文垃圾邮件过滤
2
作者 刘遵雄 黄志强 +1 位作者 郑淑娟 石菲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第9期2672-2676,共5页
利用向量空间模型表示的文本邮件数据具有高维性,不利于邮件过滤模型的建立,需要对数据进行降维处理。最大间隔Semi-NMF(max-margin semi-nonnegative matrix factorization,MNMF)能够同时实现维数约减和邮件分类,而图正则化NMF能保持... 利用向量空间模型表示的文本邮件数据具有高维性,不利于邮件过滤模型的建立,需要对数据进行降维处理。最大间隔Semi-NMF(max-margin semi-nonnegative matrix factorization,MNMF)能够同时实现维数约减和邮件分类,而图正则化NMF能保持数据空间的几何结构。基于以上两种NMF改进模型,提出了图正则化MNMF(graph regularized MNMF,GMNMF)算法,并设计了一个迭代的求解算法。将GMNMF算法及其他相关算法用于中文垃圾邮件过滤实验,结果表明GMNMF算法构建的过滤模型要优于其他较好的算法构建的过滤模型。 展开更多
关键词 向量空间模型 维数约减 最大间隔Semi—nmf 图正则化Mnmf 中文垃圾邮件过滤
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基于人脸识别NMF算法的鲁棒性研究
3
作者 吴思远 陈良维 张靓 《成都航空职业技术学院学报》 2025年第2期78-83,共6页
非负矩阵分解(NMF)是一种有效的多变量数据分解方法,而采用不同正则化的NMF算法在特定类型的数据上会具有不同的鲁棒性。通过对比标准NMF算法与基于L_(2,1)范数正则化条件下的NMF算法,在处理不同规模噪声时的数据重建和图像分类能力,以... 非负矩阵分解(NMF)是一种有效的多变量数据分解方法,而采用不同正则化的NMF算法在特定类型的数据上会具有不同的鲁棒性。通过对比标准NMF算法与基于L_(2,1)范数正则化条件下的NMF算法,在处理不同规模噪声时的数据重建和图像分类能力,以此来评估NMF算法在人脸识别中的鲁棒性。其中原始数据集有两种,分别为ORL数据集和YalB数据集;噪声类型有三种:随机噪声、块遮挡噪声和高斯噪声。结果表明,噪声的尺度越小,NMF算法受到的影响越小,集群的性能越好;在相同数据集受到相同噪声污染的情况下,基于L_(2,1)范数的NMF的整体鲁棒性优于标准的NMF算法。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 鲁棒性 噪声 人脸识别
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基于RST-NMF模型的微震信号时频分析和识别 被引量:5
4
作者 张法全 王海飞 +1 位作者 王国富 叶金才 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第17期1-7,共7页
针对微震信号难以精确识别的问题,提出一种基于RST-NMF微震信号时频分析和分类方法。首先对微震信号进行S变换得到时频矩阵,然后在频率方向上进行重排,再借助非负矩阵分解技术得到时、频域的分解向量,从中提取宏观、微观统计量构造信号... 针对微震信号难以精确识别的问题,提出一种基于RST-NMF微震信号时频分析和分类方法。首先对微震信号进行S变换得到时频矩阵,然后在频率方向上进行重排,再借助非负矩阵分解技术得到时、频域的分解向量,从中提取宏观、微观统计量构造信号的特征空间,最后采用SVM进行分类。在三道沟井田的试验结果表明,RST时频分析方法对频域分散的能量团有很好的聚集性,时频矩阵经NMF分解最大程度上获取微震信号的局部特征和内在联系,提取分解向量的宏观和微观统计量保证了信号特征空间的完备性,有效地避免了分类时过拟合的发生,分类准确率达到了94%。 展开更多
关键词 微震信号 RST nmf SVM
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LPQ与NMF特征融合的人脸识别 被引量:3
5
作者 朱长水 袁宝华 +1 位作者 曹红根 袁红星 《信阳师范学院学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第1期133-135,139,共4页
提出一种融合局部相位量化(LPQ)和非负矩阵分解(NMF)进行人脸识别的方法.该方法首先采用LPQ算子提取分块人脸图像的LPQ直方图序列(LPQHS),根据每块的贡献度,得到权重的直方图序列(Weight LPQHS),然后采用NMF方法提取其非负子空间及其系... 提出一种融合局部相位量化(LPQ)和非负矩阵分解(NMF)进行人脸识别的方法.该方法首先采用LPQ算子提取分块人脸图像的LPQ直方图序列(LPQHS),根据每块的贡献度,得到权重的直方图序列(Weight LPQHS),然后采用NMF方法提取其非负子空间及其系数矩阵,最后根据最近邻原则进行识别.在AR和YALE标准人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率. 展开更多
关键词 局部相位量化(LPQ) 非负矩阵分解(nmf) 人脸识别
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基于约束NMF的盲源分离算法 被引量:4
6
作者 赵知劲 卢宏 徐春云 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2010年第6期1049-1052,共4页
非负矩阵分解(NMF)是解决非独立源信号混合的盲分离的另一条新途径。该文提出一种基于约束NMF的盲源分离算法,在对NMF估计得到的源信号施加最小相关约束的基础上,对混合矩阵估计施加行列式约束,实现NMF的唯一分解。与已有算法相比,本算... 非负矩阵分解(NMF)是解决非独立源信号混合的盲分离的另一条新途径。该文提出一种基于约束NMF的盲源分离算法,在对NMF估计得到的源信号施加最小相关约束的基础上,对混合矩阵估计施加行列式约束,实现NMF的唯一分解。与已有算法相比,本算法放宽了对混合矩阵的稀疏性要求,大幅提高了信号分离质量。该算法仍适用于独立源信号分离问题。 展开更多
关键词 盲源分离(BSS) 非负矩阵分解(nmf) 行列式准则 最小相关约束
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基于改进梯度投影NMF和复Contourlet变换的遥感图像融合 被引量:6
7
作者 吴一全 沈毅 殷骏 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期169-174,共6页
为了尽可能地保留全色图像的空间信息和多光谱图像的光谱信息,提出了一种基于改进梯度投影非负矩阵分解和复Contourlet变换的遥感图像融合方法.首先,以多光谱图像的强度分量图像为标准,对全色图像做直方图匹配,得到新的全色图像;然后,... 为了尽可能地保留全色图像的空间信息和多光谱图像的光谱信息,提出了一种基于改进梯度投影非负矩阵分解和复Contourlet变换的遥感图像融合方法.首先,以多光谱图像的强度分量图像为标准,对全色图像做直方图匹配,得到新的全色图像;然后,利用复Contourlet变换分别分解多光谱图像的强度分量图像和新的全色图像,得到各自对应的低频分量和高频分量;接着,对两幅低频分量图像采用改进梯度投影的非负矩阵分解作为融合规则获取新的低频分量,并对两幅高频分量图像使用系数绝对值较大法获取新的高频分量;最后,通过逆复Contourlet变换和逆色调-饱和度-强度变换获得融合后的图像.大量实验结果表明,与HSI方法、NMF与无下采样Contourlet变换结合的方法以及提升小波变换与HSI结合的方法相比,本文方法获得的融合图像具有更高的空间分辨率和更多的光谱信息. 展开更多
关键词 图像处理 遥感图像融合 多光谱图像 非负矩阵分解(nmf) 梯度投影 复Contourlet变换 HSI变换
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基于NMF的用户模板构造方法 被引量:2
8
作者 黄钢石 张亚非 +1 位作者 陆建江 肖江 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2004年第4期394-398,共5页
文本过滤是网络安全领域的一个重要研究课题.基于内容的文本过滤关键在于建立语义层次上的用户模板.本文提出一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的用户模板构造方法.该方法应用NMF算法分解项-文本矩阵来获取... 文本过滤是网络安全领域的一个重要研究课题.基于内容的文本过滤关键在于建立语义层次上的用户模板.本文提出一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的用户模板构造方法.该方法应用NMF算法分解项-文本矩阵来获取项之间的相关性.在此基础上,引入语义向量和权重向量的概念,并通过定义语义向量的类别区分度来提取用户模板.实际表明,与基于奇异值分解的潜在语义索引方法相比,该方法不仅较大地提高了过滤精度,而且具有计算速度快、占用存储空间较少的优点. 展开更多
关键词 nmf 用户模板构造方法 文本过滤 非负矩阵分解 语义索引 WEB挖掘 网页过滤
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可行方向算法与模拟退火结合的NMF特征提取方法 被引量:6
9
作者 陈卫刚 戚飞虎 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期2190-2193,共4页
NMF子空间特征提取被表示成一个大规模线性约束非线性优化问题 .为了获得更优性能的基图像 ,设计了一个可行方向算法结合模拟退火算法的混合算法来求解这个优化问题 .以基于梯度的可行方向算法作为局部寻优的手段 ,加快收敛速度 ;以模... NMF子空间特征提取被表示成一个大规模线性约束非线性优化问题 .为了获得更优性能的基图像 ,设计了一个可行方向算法结合模拟退火算法的混合算法来求解这个优化问题 .以基于梯度的可行方向算法作为局部寻优的手段 ,加快收敛速度 ;以模拟退火算法作为全局寻优的手段 ,避免优化过程陷入局部极小点 .同时 ,在模拟退火操作中 ,采用对比度增强算法 ,使获得的基图像更加地空间局部化 .实验表明 ,本文的可行方向算法比采用归一化实现等式约束的原算法在学习的最后阶段有更好的收敛速度 ,所获得的基图像更加地空间局部化 。 展开更多
关键词 子空间特征提取 nmf 可行下降方向算法 模拟退火 人脸重建
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基于NMF-SVM模型的上肢sEMG手势识别方法 被引量:11
10
作者 隋修武 牛佳宝 +1 位作者 李昊天 乔明敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第17期161-166,共6页
针对基于表面肌电信号进行动作识别的问题,按照不同的运动形态对应的各肌肉激活程度不同的思路,建立基于非负矩阵分解(NMF)与支持向量机(SVM)的联合模型,对从肌电信号中提取的特征值按照行表示肌肉类型,列表示特征值类型的规则组成规律... 针对基于表面肌电信号进行动作识别的问题,按照不同的运动形态对应的各肌肉激活程度不同的思路,建立基于非负矩阵分解(NMF)与支持向量机(SVM)的联合模型,对从肌电信号中提取的特征值按照行表示肌肉类型,列表示特征值类型的规则组成规律性的特征矩阵,并对特征矩阵进行非负矩阵分解降维,降维得到的表征各肌肉激活程度的系数矩阵送入到支持向量机中训练并分类。基于非负矩阵分解与支持向量机联合模型与传统SVM模型相比,计算效率提高了一半,识别率提高了5.2%;通过样本分离实验表明,该算法依然有91.7%以上的识别率,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 表面肌电信号(sEMG) 非负矩阵分解(nmf) 支持向量机(SVM) 特征矩阵 模式识别
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基于角点检测和NMF的图像Hash算法 被引量:1
11
作者 张荣华 柳忠彬 +1 位作者 廖红华 杨大志 《电视技术》 北大核心 2015年第17期31-34,68,共5页
为了有效地实现图像Hash函数在图像认证检索中的应用,提出了结合Harris角点检测和非负矩阵分解(NMF)的图像Hash算法,首先提取图像中的角点,对角点周围图像块信息进行非负矩阵分解得到表征图像局部特征的系数矩阵,进一步量化编码产生图像... 为了有效地实现图像Hash函数在图像认证检索中的应用,提出了结合Harris角点检测和非负矩阵分解(NMF)的图像Hash算法,首先提取图像中的角点,对角点周围图像块信息进行非负矩阵分解得到表征图像局部特征的系数矩阵,进一步量化编码产生图像Hash。实验结果表明,得到的图像Hash对视觉可接受的操作如图像缩放、高斯低通滤波和JPEG压缩具有良好的稳健性,同时能区分出对图像大幅度扰动或修改的操作。 展开更多
关键词 图像认证检索 HARRIS角点检测 非负矩阵分解(nmf) 图像HASH
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NSST域改进NMF的红外与可见光图像融合 被引量:5
12
作者 葛雯 姬鹏冲 赵天臣 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期73-77,83,共6页
针对红外与可见光图像融合时细节信息提取不充分、算法复杂度高等缺点,本文提出一种降低算法复杂度、丰富细节信息的基于非降采样剪切波变换(NSST)和非负矩阵分解(NMF)的红外与可见光图像融合算法。该方法根据NSST算法对源图像分别进行... 针对红外与可见光图像融合时细节信息提取不充分、算法复杂度高等缺点,本文提出一种降低算法复杂度、丰富细节信息的基于非降采样剪切波变换(NSST)和非负矩阵分解(NMF)的红外与可见光图像融合算法。该方法根据NSST算法对源图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频部分和高频部分。对低频部分采用基于改进的NMF融合规则;对高频部分采用拉普拉斯能量和视觉敏感度系数相结合的融合规则。最后,对低频融合部分和高频融合部分执行NSST逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该融合方法不仅可以保证融合图像的清晰度,同时还可以缩短算法的运行时间。 展开更多
关键词 图像融合 NSST nmf SML
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萃取精馏回收废剥离液中二乙二醇单甲醚(MDG)和N-甲基甲酰胺(NMF)的研究
13
作者 李璟 邓国平 张井峰 《精细石油化工进展》 2025年第4期47-51,共5页
以丙三醇为萃取剂,对废剥离液中沸点接近的二乙二醇单甲醚(MDG)和N-甲基甲酰胺(NMF)进行萃取精馏,逐步分离和回收,并通过流程模拟分析最佳的萃取剂加入量和回流比等设计工况,优化精馏系统的主要工艺参数。结果表明:脱轻塔和脱重塔的最... 以丙三醇为萃取剂,对废剥离液中沸点接近的二乙二醇单甲醚(MDG)和N-甲基甲酰胺(NMF)进行萃取精馏,逐步分离和回收,并通过流程模拟分析最佳的萃取剂加入量和回流比等设计工况,优化精馏系统的主要工艺参数。结果表明:脱轻塔和脱重塔的最佳回流比分别为3.7和0.8;萃取塔的剂液比为10,回流比为12.5;回收塔的最佳回流比为0.6,回收得到的MDG产品质量分数为99.01%,NMF产品质量分数为99.01%,精馏回收系统能耗为16.78 MJ(按每千克产品计算)。采用萃取精馏工艺回收得到高纯度的MDG和NMF产品,拓宽了产品的应用范围,提升了危险废物的资源化利用效果。 展开更多
关键词 废剥离液 二乙二醇单甲醚 N-甲基甲酰胺 萃取精馏
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基于J-NMF算法的作者类团划分研究 被引量:5
14
作者 程结晶 李秀霞 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2020年第11期40-46,共7页
[目的/意义]为提高作者类团划分的可靠性,针对作者类团划分研究方法缺乏融合作者多源信息、无用信息干扰严重的现状,文章提出一种基于J-NMF算法的作者类团划分方法。[方法/过程]以图书情报学领域154位高产作者为研究对象,利用BICOMB软... [目的/意义]为提高作者类团划分的可靠性,针对作者类团划分研究方法缺乏融合作者多源信息、无用信息干扰严重的现状,文章提出一种基于J-NMF算法的作者类团划分方法。[方法/过程]以图书情报学领域154位高产作者为研究对象,利用BICOMB软件生成作者合著矩阵;通过LDA主题提取,构建反映作者文献内容信息的作者主题矩阵;最后,通过J-NMF算法将作者合著信息与作者文献内容信息进行有效融合。[结果/结论]实验表明,相比利用单一作者合著信息和通过融合函数实现的类团划分法,该方法能够有效降低干扰信息,识别相似作者的可靠性更高,作者类团划分能力更强。 展开更多
关键词 J-nmf算法 合著 融合函数 作者类团
原文传递
基于Harr-NMF特征的车辆检测算法研究 被引量:1
15
作者 胡杰 刘志成 +1 位作者 杨慧萍 李泽西 《物流技术》 2017年第8期117-121,共5页
为了提高车辆检测的准确率和效率,为智能交通系统提供可靠的参考信息,针对传统Harr特征车辆检测算法存在特征向量维数过大、训练时间过长的问题,提出采用非负矩阵分解Harr特征得到低维的Harr-NMF特征,对Harr-NMF特征分类并由Adaboost算... 为了提高车辆检测的准确率和效率,为智能交通系统提供可靠的参考信息,针对传统Harr特征车辆检测算法存在特征向量维数过大、训练时间过长的问题,提出采用非负矩阵分解Harr特征得到低维的Harr-NMF特征,对Harr-NMF特征分类并由Adaboost算法训练得到基于Harr-NMF特征的车辆分类器,对车身进行有效识别。针对实车测试时出现的重复检测、错误检测等问题,进一步优化了算法。测试结果表明,改进后的算法提高了车辆检测率并有效降低了误检率。 展开更多
关键词 智能交通 车辆检测 Harr-nmf特征 ADABOOST算法
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基于Alpha-NMF的AD样本分类及特异性基因选择方法
16
作者 卢晓丽 孔薇 《电子设计工程》 2012年第3期10-13,16,共5页
由于基因表达谱数据的高噪声、高维性、高冗余以及数据分布不均匀等特点使得在分析过程中仍然有很多挑战性问题。基于该目的,将一种无监督学习方法--非负矩阵分解方法,应用到基因表达谱数据中,挖掘出与AD相关的信息基因。然而标准NMF算... 由于基因表达谱数据的高噪声、高维性、高冗余以及数据分布不均匀等特点使得在分析过程中仍然有很多挑战性问题。基于该目的,将一种无监督学习方法--非负矩阵分解方法,应用到基因表达谱数据中,挖掘出与AD相关的信息基因。然而标准NMF算法其效率较低,并且在基因表达数据的应用有效性低。为了适应该领域的需求,采用了Alpha-NMF算法。该算法能够有效的克服标准NMF算法的缺陷,获得较好的实验结果。多次运行Alpha-NMF算法,选取分类准确率和稳定性最优的实验结果,对其集合基因设定一阈值,筛选出集合基因中大于该阈值的信息基因。最后通过基因功能分类以及生物功能结构图来验证所提炼出的特异性基因的有用性和可靠性。 展开更多
关键词 无监督学习 阿尔茨海默病 非负矩阵分解(nmf) 基因表达谱数据 Alpha-nmf
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PCA联合字典的稀疏系数NMF融合
17
作者 孙小芳 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2018年第4期56-61,共6页
为了减少混合像元对字典建立的影响,结合在线字典学习法与主成分分析(principal component analysis,PCA)法提取全色与各分解影像字典的第一主成分分量构成PCA联合稀疏字典。该字典包括多光谱影像特征与高空间分辨率影像特征,同时考虑... 为了减少混合像元对字典建立的影响,结合在线字典学习法与主成分分析(principal component analysis,PCA)法提取全色与各分解影像字典的第一主成分分量构成PCA联合稀疏字典。该字典包括多光谱影像特征与高空间分辨率影像特征,同时考虑到了混合像元问题。使用PCA联合稀疏字典进行正交匹配追踪法(orthogonal matching pursuit,OMP)计算,分别得到全色与多光谱影像的稀疏系数,采用非负矩阵分解(nonnegative matrix factor,NMF)融合算法得到融合影像的稀疏系数,进行重构生成融合影像。对字典矩阵大小的研究,考虑到重构图像的均方根误差与计算机运算的限制,最终确定稀疏字典矩阵大小为64像元×480像元。采用5种定量融合评定指标对本文方法与联合字典NMF方法、小波方法和PCA方法的影像融合结果进行分析比较,结果表明本文方法既可提高融合影像的纹理细节信息,也能较好地保持多光谱信息,获得更好的融合效果。 展开更多
关键词 PCA联合稀疏字典 在线字典学习法 OMP算法 nmf融合
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基于Alpha散度的NMF人脸识别方法
18
作者 吕伟 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期133-136,共4页
传统的人脸识别方法对图像质量要求较高,对含有噪声或复杂背景等真实世界的图像识别率较低,从而限制了人脸识别的应用.基于Alpha散度的NMF分解方法用于人脸识别,用Alpha散度作为距离度量标准,得到对应的NMF分解表达式,通过表达式中参数... 传统的人脸识别方法对图像质量要求较高,对含有噪声或复杂背景等真实世界的图像识别率较低,从而限制了人脸识别的应用.基于Alpha散度的NMF分解方法用于人脸识别,用Alpha散度作为距离度量标准,得到对应的NMF分解表达式,通过表达式中参数的取值可以衍生出多种分解迭代表达式,在每步迭代过程中计算差异度,进而确定下一步的最优参数,这样能保证分解收敛于全局最优,提高人脸识别的精度. 展开更多
关键词 nmf Alpha散度 人脸识别
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电离层模型IRI-2016的NmF2和HmF2参数在平静期的误差分析 被引量:5
19
作者 佘丽丽 白伟华 +8 位作者 孙越强 田羽森 孟祥广 杜起飞 夏俊明 赵丹阳 柳聪亮 王先毅 王冬伟 《武汉大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期189-198,共10页
国际参考电离层模型IRI(the international reference ionosphere model)是利用全球电离层测站以及卫星观测数据建立的电离层经验模型,并广泛用于电离层研究领域.本文选用2014年地磁暴平静期的IRI-2016模式和电离层垂测仪的数据,对电离... 国际参考电离层模型IRI(the international reference ionosphere model)是利用全球电离层测站以及卫星观测数据建立的电离层经验模型,并广泛用于电离层研究领域.本文选用2014年地磁暴平静期的IRI-2016模式和电离层垂测仪的数据,对电离层F2层峰值电子密度NmF2和峰值高度HmF2两个物理量,通过IRI模型最新版本(IRI-2016)在地磁环境平静期的误差精度进行评估.根据不同磁倾角范围分别选择5个台站(Juliusruh(54°N,13°E)磁倾角:68.54°,Okinawa(26°N,128°E)磁倾角:37.26°,Jicamarca(12°S,77°W)磁倾角:-0.26°,Port_Stanley(52°S,58°W)磁倾角:-51.20°,Hermanus(34°S,19°E)磁倾角:-64.24°)进行NmF2和HmF2参数对比分析.5个台站中Port_Stanley站的NmF2相关性最差(相关系数0.68),Okinawa站HmF2相关性最差(相关系数0.52),Juliusruh站两个参数的相关性最高(相关系数0.87).以Juliusruh站为例进行白昼、夜晚以及不同季节的分析,可以看出白昼误差明显低于夜晚,相较于分季(春或秋)和冬季,IRI模型在夏季预测效果最好.5个台站的研究结果表明,IRI模型与垂测仪数据具备一致性,IRI模型的值高于实测数据值. 展开更多
关键词 国际参考电离层模型 垂测仪 nmf2 HmF2
原文传递
基于改进的S-NMF方法的全极化SAR船舶检测 被引量:3
20
作者 吴冰洁 张波 张红 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2013年第2期217-224,共8页
全极化SAR影像应用于海上船舶检测,如何在不降低检测率的同时,利用极化信息降低虚警率,是一个值得研究的问题。根据SAR极化矩阵3个特征值的非负性和稀疏性,提出了改进的非负矩阵分解S-NMF(Sparseness-Nonnegative Matrix Factorization... 全极化SAR影像应用于海上船舶检测,如何在不降低检测率的同时,利用极化信息降低虚警率,是一个值得研究的问题。根据SAR极化矩阵3个特征值的非负性和稀疏性,提出了改进的非负矩阵分解S-NMF(Sparseness-Nonnegative Matrix Factorization)方法:将最大和次优特征值用于NMF分解,因为两者占有目标97%以上的能量,能够保证最大的检测率,分解后所得结果为检测结果I;而强海杂波、"目标鬼影"等虚警在第三特征值上表现较弱,利用第三特征值与结果I相乘,可进一步强化目标弱化虚警。然后采用OS-CFAR算法对相乘后的图像进行检测,输出最终结果。最后用带有AIS数据的Radarsat-2全极化数据对该方法进行验证,并与SPAN方法、HV通道、PWF方法的检测结果进行对比,结果表明:该方法不但能够正确地检测出船舶目标,而且能够有效降低虚警。 展开更多
关键词 船舶检测 稀疏度 nmf方法 特征值分解 极化SAR
原文传递
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