导读:本文包含了子空间投影论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:稀疏表示,特征优化,子空间学习,云图检索
子空间投影论文文献综述
唐彪,金炜,李纲,尹曹谦[1]（2019）在《结合稀疏表示和子空间投影的云图检索》一文中研究指出卫星云图能从多角度展示各类云系特征及其演变过程,实现基于内容的云图检索在天气实况监测、气候研究等方面具有重要意义。为了优化云图的组合特征,增强其组合特征的泛化能力,本文提出一种结合稀疏表示和子空间投影的特征优化方法。首先分别提取云图的颜色、纹理以及形状叁种特征,并对其组合特征进行转换分块;然后对每一块的特征进行稀疏表示,根据不同原子的方差来分组特征,得到显着特征和非显着特征;最后由分组特征的能量来计算得到子空间投影矩阵,将初始的组合特征在投影矩阵上进行投影,得到优化后的云图特征。实验结果表明,本文优化云图特征的方法在查准率、查全率上均优于常用的降维方法和云图检索技术,对组合特征具有较强的优化能力,在实时检索过程中时间复杂度低,是一种全新的检索方法。(本文来源于《光电工程》期刊2019年10期）
姜晖[2]（2018）在《基于子空间投影的机载前视阵雷达杂波谱补偿》一文中研究指出针对机载前视雷达阵中杂波谱对距离的依赖性,论文提出了一种基于杂波子空间变换的杂波谱补偿方法。该方法利用待检单元与训练单元的杂波子空间的关系变换矩阵,对给定的多普勒门数据进行处理,消除了杂波谱的非平稳性,从而构造出合理的杂波协方差矩阵。仿真证明,此方法可有效地改善杂波的非平稳性,提高了系统抑制杂波的性能。(本文来源于《网络空间安全》期刊2018年09期）
王华奎,陈峰,王彪[3]（2018）在《基于子空间投影的加权DOA算法》一文中研究指出针对MUSIC算法在低信噪比条件下性能恶化的问题,提出一种信号子空间和噪声子空间投影加权的联合DOA(Direction of Arrival)估计算法。首先该方法利用信号子空间的抗噪性,构建一个信号子空间投影加权的空间谱,然后引入高分辨MUSIC算法,获得一种新的基于信号子空间投影加权的MUSIC算法。虽然此算法提高了传统MUSIC算法的稳健性,但是分辨率却没有提升,为此对噪声子空间投影进行加权,提出一种基于信号子空间和噪声子空间投影的加权MUSIC算法,此算法既保留了MUSIC算法的噪声子空间投影,又利用了信号子空间的抗噪性,使得所提算法较于MUSIC算法有更好的稳健性以及空间分辨率。(本文来源于《指挥控制与仿真》期刊2018年04期）
佘黎煌,闫鑫,张石[4]（2018）在《结合子空间投影的幅度相位估计波束形成算法》一文中研究指出在医学超声成像中,幅度相位估计(APES)波束形成算法能够更稳健地估算期望信号幅度,但其以牺牲较少量分辨率为代价.针对此问题,提出基于幅度相位估计并融合子空间投影技术的自适应波束形成算法.首先通过幅度相位估计算法初步计算加权向量,然后将加权向量向回波信号的期望信号子空间投影,以此来抑制噪声和干扰,改善成像的分辨率和对比度.经仿真分析,所提出的子空间投影与幅度相位相融合的算法在成像的分辨率、对比度和稳健性方面均优于原始的幅度相位估计算法.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2018年07期）
刘定智,王道乾[5]（2018）在《基于循环子空间投影的杂波快速抑制方法》一文中研究指出子空间类方法能够较彻底地抑制高频回波中的海杂波,但该方法需要对高维协方差矩阵进行特征值分解,计算量很大,制约了方法的实际应用效率。针对该问题,提出了一种循环抑制杂波的快速子空间投影方法,通过快速子空间法估计出每次迭代的最大特征值及其特征向量,利用特征值差值拐点估计杂波和信号子空间维数,然后不断地对消掉杂波在空间的投影分量,最终使得慢速目标凸显出来。计算机仿真结果表明,快速方法的杂波抑制效果与子空间类方法相当,但计算速度大大提升,更适合实际工程应用。(本文来源于《电视技术》期刊2018年06期）
刘全乐[6]（2018）在《基于子空间分析和维度投影的交互式多变量体绘制研究》一文中研究指出数据可视化与可视化分析是一个多学科交叉的研究领域,它的目的是通过图形显示数据中隐藏的特征模式和有价值的信息。体绘制作为体数据可视化的重要技术,已经被广泛地应用于生物医学、燃烧与气象模拟、地质勘探等领域。其中传递函数的设计是体绘制技术的关键任务,它将体素值转换为光学属性,可以帮助用户高效探索体数据中的重要特征。传统传递函数普遍基于单变量进行设计且交互方式单一,然而,许多科学现象往往需要多种属性进行表示,如气象数据是由温度、压力、湿度等多种属性共同组成,单变量传递函数无法表达其复杂的内部结构。因此,如何理解多变量体数据并对它们进行可视化已成为巨大挑战。解决上述问题的一个重要途径就是理解多个变量的相关性,并利用这些信息设计关联空间中多种属性的传递函数,通过调整传递函数,使用户能够对多变量体数据中的复杂特征进行交互式分析研究。本文针对目前多变量体数据可视分析方法设计不直观、操作复杂以及无法展现复杂特征等问题,从全局和局部的视角出发,提出了一种将子空间聚类方法与RadViz技术(Radial Coordinate Visualization)有效结合的多变量体数据可视分析方法。由于多变量体数据普遍具有数据规模大的特点,从全局视角出发,利用Kmeans++算法从原始数据中提取具有代表性的样本点;通过子空间聚类方法实现高维空间中代表性样本点在低维空间中的表示,以体现不同样本点所代表簇的相似关系,同时便于交互切换不同的子空间;对RadViz可视化技术进行改进,展示相应子空间内部数据在不同维度的分布情况,同时进行交互设计,支持用户选取感兴趣的特征,协助用户进一步探索所选子空间的局部细节信息。根据所提出的方法,构建了基于子空间分析与维度投影的交互式多变量体数据可视化系统SAMP-Viz(Subspace Analysis and Multidimensional Projection Visualization),它可以有效地消除用户探索的盲目性,降低用户交互的复杂性。实验结果表明,本文的方法能够有效协助用户识别多变量体数据中的复杂特征并准确表达数据在不同维度间的分布信息,在保证体绘制实时性的同时,通过便捷的交互手段提高了用户的分析效率。(本文来源于《东北师范大学》期刊2018-05-01）
冉琼,于浩洋,高连如,李伟,张兵[7]（2018）在《结合超像元和子空间投影支持向量机的高光谱图像分类》一文中研究指出目的高光谱图像包含了丰富的空间、光谱和辐射信息,能够用于精细的地物分类,但是要达到较高的分类精度,需要解决高维数据与有限样本之间存在矛盾的问题,并且降低因噪声和混合像元引起的同物异谱的影响。为有效解决上述问题,提出结合超像元和子空间投影支持向量机的高光谱图像分类方法。方法首先采用简单线性迭代聚类算法将高光谱图像分割成许多无重迭的同质性区域,将每一个区域作为一个超像元,以超像元作为图像分类的最小单元,利用子空间投影算法对超像元构成的图像进行降维处理,在低维特征空间中执行支持向量机分类。本文高光谱图像空谱综合分类模型,对几何特征空间下的超像元分割与光谱特征空间下的子空间投影支持向量机(SVMsub),采用分割后进行特征融合的处理方式,将像元级别转换为面向对象的超像元级别,实现高光谱图像空谱综合分类。结果在AVIRIS(airbone visible/infrared imaging spectrometer)获取的Indian Pines数据和Reflective ROSIS(optics system spectrographic imaging system)传感器获取的University of Pavia数据实验中,子空间投影算法比对应的非子空间投影算法的分类精度高,特别是在样本数较少的情况下,分类效果提升明显;利用马尔可夫随机场或超像元融合空间信息的算法比对应的没有融合空间信息的算法的分类精度高;在两组数据均使用少于1%的训练样本情况下,同时融合了超像元和子空间投影的支持向量机算法在两组实验中分类精度均为最高,整体分类精度高出其他相关算法4%左右。结论利用超像元处理可以有效融合空间信息,降低同物异谱对分类结果的不利影响;采用子空间投影能够将高光谱数据变换到低维空间中,实现有限训练样本条件下的高精度分类;结合超像元和子空间投影支持向量机的算法能够得到较高的高光谱图像分类精度。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2018年01期）
姜涛,张明宇,李雪,陈厚合,李国庆[8]（2018）在《基于正交子空间投影的电力系统同调机群辨识》一文中研究指出深入剖析了电力系统惯量中心坐标与子空间投影之间的关系,提出一种基于正交子空间投影(OSP)的电力系统同调机群辨识方法。首先,通过OSP获取将电力系统高维广域量测信息投影到各低维子空间的最佳投影方向向量;进一步,借助投影累积贡献率确定最佳投影方向向量数量;然后,根据所确定的最佳投影方向向量划分电力系统的主导同调机群。所提方法计算简单,易于实现,完全基于广域量测信息进行同调分群,可避免模型参数对分群结果的影响,实现同调机群的在线辨识。将该方法应用到典型两区域互联系统和南方电网中进行分析、验证,结果表明,所提方法可准确、有效地从电力系统广域量测信息中快速辨识出系统的主导同调机群。(本文来源于《电工技术学报》期刊2018年09期）
赵飞,郎荣玲,李武涛[9]（2017）在《基于子空间投影的功率倒置卫星导航抗干扰算法》一文中研究指出基于线性约束最小方差准则的功率倒置算法用于干扰抑制领域中,在干扰来向上形成的零陷开口较宽,且当强弱干扰共存的时候,算法在弱干扰来向上引入的零陷深度较浅。通过研究及推导功率倒置算法的数学原理,将观测信号的协方差矩阵进行分解,得到相互正交的干扰子空间和噪声子空间,发现上述问题存在的原因是算法含有干扰空间的加权和。基于此,本文通过引入子空间投影方法,避免干扰子空间对算法的影响。通过仿真证明,本文算法可以在弱干扰方向形成较深的零陷,从而有效的改善算法的抗干扰能力。(本文来源于《现代导航》期刊2017年05期）
陈峰,王彪,毛亚朋[10]（2017）在《子空间投影加权算法的矢量阵处理方法》一文中研究指出本文针对传统MUSIC算法在小快拍、低信噪比条件下,性能急剧恶化的缺点,提出一种矢量阵的高分辨DOA估计方法。该方法首先构造了一个声压振速联合处理的协方差矩阵,并充分利用信号子空间的抗噪性以及噪声子空间的高分辨性进行投影加权构造一种全新的空间谱函数。此函数既保留了MUSIC算法的高分辨性,同时信号子空间的引入使得算法抗噪性能大幅提升。最后通过计算机仿真实验表明,此算法具有较好的噪声抑制能力,且在小快拍、低信噪比条件下性能得以大幅提升。(本文来源于《2017中国西部声学学术交流会论文集》期刊2017-08-20）
子空间投影论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对机载前视雷达阵中杂波谱对距离的依赖性,论文提出了一种基于杂波子空间变换的杂波谱补偿方法。该方法利用待检单元与训练单元的杂波子空间的关系变换矩阵,对给定的多普勒门数据进行处理,消除了杂波谱的非平稳性,从而构造出合理的杂波协方差矩阵。仿真证明,此方法可有效地改善杂波的非平稳性,提高了系统抑制杂波的性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
子空间投影论文参考文献
[1].唐彪,金炜,李纲,尹曹谦.结合稀疏表示和子空间投影的云图检索[J].光电工程.2019
[2].姜晖.基于子空间投影的机载前视阵雷达杂波谱补偿[J].网络空间安全.2018
[3].王华奎,陈峰,王彪.基于子空间投影的加权DOA算法[J].指挥控制与仿真.2018
[4].佘黎煌,闫鑫,张石.结合子空间投影的幅度相位估计波束形成算法[J].东北大学学报(自然科学版).2018
[5].刘定智,王道乾.基于循环子空间投影的杂波快速抑制方法[J].电视技术.2018
[6].刘全乐.基于子空间分析和维度投影的交互式多变量体绘制研究[D].东北师范大学.2018
[7].冉琼,于浩洋,高连如,李伟,张兵.结合超像元和子空间投影支持向量机的高光谱图像分类[J].中国图象图形学报.2018
[8].姜涛,张明宇,李雪,陈厚合,李国庆.基于正交子空间投影的电力系统同调机群辨识[J].电工技术学报.2018
[9].赵飞,郎荣玲,李武涛.基于子空间投影的功率倒置卫星导航抗干扰算法[J].现代导航.2017
[10].陈峰,王彪,毛亚朋.子空间投影加权算法的矢量阵处理方法[C].2017中国西部声学学术交流会论文集.2017