为提高高光谱图像异常目标检测的精度,提出一种基于拉普拉斯矩阵图的异常目标检测方法(Laplacian Matrix Graph for Anomaly Detection,LGD)。通过构造全连接图和高斯核函数构造的近邻矩阵,将高光谱图像中异常目标的位置和光谱信息进行...为提高高光谱图像异常目标检测的精度,提出一种基于拉普拉斯矩阵图的异常目标检测方法(Laplacian Matrix Graph for Anomaly Detection,LGD)。通过构造全连接图和高斯核函数构造的近邻矩阵,将高光谱图像中异常目标的位置和光谱信息进行联合处理,实现了高光谱数据不同波段之间的信息融合;利用图的傅里叶变换和拉普拉斯矩阵性能,将图信号的总变差作为判断异常目标的评价函数,实现了异常目标像素点的准确检测,避免了常规检测算法中的矩阵求逆问题,降低了算法的复杂度。在异常检测常用的AVIRIS-I、AVIRIS-II、ABU-urban-2、ABU-urban-4和EI Segundo 5种高光谱数据集上,进行了算法性能验证。实验结果表明:该算法在5种数据集上异常目标检测的AUC值与ROC曲线均优于其他算法,在检测精度上具有明显优势。展开更多
首先论述新型图信号处理(Graph Signal Processing,GSP)技术的基本概念和相关研究进展,其中包括图拓扑结构、图傅里叶变换、滤波及图学习。鉴于语音信号是一种非平稳和非线性的信号,为此,文中研究基于GSP技术的语音信号的图映射理论,即...首先论述新型图信号处理(Graph Signal Processing,GSP)技术的基本概念和相关研究进展,其中包括图拓扑结构、图傅里叶变换、滤波及图学习。鉴于语音信号是一种非平稳和非线性的信号,为此,文中研究基于GSP技术的语音信号的图映射理论,即将时域语音信号映射为图域的语音图信号,通过设计语音图信号的图拓扑结构和图邻接矩阵来研究语音图信号的内在潜藏关系,进而设计优于经典DSP的语音图信号消噪算法和系统。在此研究基础上,进一步讨论相关实际应用问题,例如麦克风阵列环境下如何通过GSP技术处理麦克风阵列声源(说话人)的定位及追踪问题。期望基于GSP技术语音图信号处理理论,为语音识别、合成、编码、增强等各个领域的图信号处理奠定理论基础。展开更多
图信号处理(Graph signal processing,GSP)是由谱图理论发展起来的新研究领域。图傅里叶变换(Graph Fourier transformation,GFT)是图信号关于图拉普拉斯矩阵特征函数的展开,也是GSP的基础。对路图的GFT进行分析,发现GFT得到的特征值谱...图信号处理(Graph signal processing,GSP)是由谱图理论发展起来的新研究领域。图傅里叶变换(Graph Fourier transformation,GFT)是图信号关于图拉普拉斯矩阵特征函数的展开,也是GSP的基础。对路图的GFT进行分析,发现GFT得到的特征值谱与经典的傅里叶变换(Fourier transformation,FT)频谱有一一对应关系,同时,特征值谱的幅值与特征矢量也有对应关系。将GFT引入滚动轴承故障诊断,提出基于GFT特征提取和K-均值聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法先用GFT将滚动轴承的路图信号变换到特征值谱域;再计算特征值谱的统计量作为故障特征;最后运用K-均值聚类分类器识别滚动轴承的故障类型。对实际轴承振动信号的分析结果表明,基于GFT和K-均值聚类的故障诊断方法能准确有效地识别滚动轴承故障。展开更多
文摘为提高高光谱图像异常目标检测的精度,提出一种基于拉普拉斯矩阵图的异常目标检测方法(Laplacian Matrix Graph for Anomaly Detection,LGD)。通过构造全连接图和高斯核函数构造的近邻矩阵,将高光谱图像中异常目标的位置和光谱信息进行联合处理,实现了高光谱数据不同波段之间的信息融合;利用图的傅里叶变换和拉普拉斯矩阵性能,将图信号的总变差作为判断异常目标的评价函数,实现了异常目标像素点的准确检测,避免了常规检测算法中的矩阵求逆问题,降低了算法的复杂度。在异常检测常用的AVIRIS-I、AVIRIS-II、ABU-urban-2、ABU-urban-4和EI Segundo 5种高光谱数据集上,进行了算法性能验证。实验结果表明:该算法在5种数据集上异常目标检测的AUC值与ROC曲线均优于其他算法,在检测精度上具有明显优势。
文摘首先论述新型图信号处理(Graph Signal Processing,GSP)技术的基本概念和相关研究进展,其中包括图拓扑结构、图傅里叶变换、滤波及图学习。鉴于语音信号是一种非平稳和非线性的信号,为此,文中研究基于GSP技术的语音信号的图映射理论,即将时域语音信号映射为图域的语音图信号,通过设计语音图信号的图拓扑结构和图邻接矩阵来研究语音图信号的内在潜藏关系,进而设计优于经典DSP的语音图信号消噪算法和系统。在此研究基础上,进一步讨论相关实际应用问题,例如麦克风阵列环境下如何通过GSP技术处理麦克风阵列声源(说话人)的定位及追踪问题。期望基于GSP技术语音图信号处理理论,为语音识别、合成、编码、增强等各个领域的图信号处理奠定理论基础。
