周飞飞
- 作品数：7 被引量：6H指数：2
- 供职机构：南京邮电大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 广义贝叶斯字典学习K-SVD稀疏表示算法被引量：1
- 2016年
- 稀疏字典学习是一种功能强大的视频图像稀疏表示方法,在稀疏信号处理领域引起了广泛关注。K-SVD算法在稀疏表示技术上取得了巨大成功,但遇到了字典原子未充分利用的问题,而稀疏贝叶斯字典学习(Sparse Bayesian Dictionary Learning,SBDL)算法存在稀疏表示后信号原子不稀疏和不收敛的缺点。广义贝叶斯字典学习(Generalized Bayesian Dictionary Learning,GBDL)K-SVD算法提供了一种新型稀疏表示系数更新模式,使得过完备字典稀疏学习算法逐步收敛的同时训练向量足够稀疏。仿真结果表明,对有损像素和压缩传感这两种视频图像帧进行稀疏化,GBDL K-SVD算法表示的视频图像帧的重构效果与SBDL K-SVD算法相比有明显的提高。
- 周飞飞李雷
- 关键词：字典学习
- 一种基于压缩感知的图像重构方法
- 本发明涉及一种基于压缩感知的图像重构方法，包括图像采集的稀疏化、观测值的获取和图像信息的重构三个部分，其中，采用小波高频子带变换，针对图像采集实现稀疏化，从数据采样编码端开始到图像重构解码端结束，以系统化的方式对基于压缩...
- 周飞飞杨真真李雷
- 文献传递
- 一种基于压缩感知的图像重构方法
- 本发明涉及一种基于压缩感知的图像重构方法，包括图像采集的稀疏化、观测值的获取和图像信息的重构三个部分，其中，采用小波高频子带变换，针对图像采集实现稀疏化，从数据采样编码端开始到图像重构解码端结束，以系统化的方式对基于压缩...
- 周飞飞杨真真李雷
- 基于过完备字典表示的稀疏分解算法研究
- 稀疏表示是大数据处理和分析的一个重要研究课题，构建过完备字典实现稀疏分解是稀疏表示理论研究的一个重要分支，能够以较少的非零元素有效提取信息最本质特性，大大减少了数据的处理量。本文主要研究基于过完备字典表示的稀疏分解算法，...
- 周飞飞
- 关键词：数据处理
- 文献传递
- 基于内容偏好的移动客户互联网访问行为分析被引量：2
- 2012年
- 文中主要研究基于内容偏好的移动客户互联网访问行为。首先,进行移动客户互联网访问偏好内容的细分,对原始数据进行剔除噪声数据及转化数据为布尔类型的预处理。其次,基于改进的ORAR关联规则算法分析布尔类型的数据,挖掘出各偏好间的关联程度。最后,根据移动公司提供的4万条移动客户互联网访问的随机数据对改进的ORAR关联规则算法进行验证,得到各个子偏好间的关联程度且改进的算法使结果更加准确。结果表明,根据关联程度能够能有效命中目标客户群的偏好访问内容,借此向特定用户推销相关的业务,从而达到精确营销、获得最大客户满意度的要求。
- 宫婧周飞飞吕佳刘陈伟
- 小波高频子带变换裁剪阈值SAMP算法研究被引量：2
- 2014年
- 文中首先针对离散小波变换(DWT)破坏了低频逼近系数之间的相关性,导致重构质量变差的问题,提出小波高频子带变换(HFSBWT)的稀疏表示方法。其次针对稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法的原子候选集在每次迭代时成倍增加造成存储空间浪费和重构时间变长等问题,提出裁剪阈值稀疏度自适应匹配追踪(CTSAMP)算法。最后仿真结果表明:对于同一重构算法,小波高频子带变换的图像重构峰值信噪比提高3 dB左右。在小波高频子带变换稀疏表示后采用裁剪阈值稀疏度自适应匹配追踪算法,重构图像的性能有了明显的提高,重构时间缩短一半。
- 周飞飞李雷
- 关键词：压缩感知图像重构
- 基于模糊裁剪阈值的SAMP压缩感知算法（英文）
- 2017年
- 稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法是压缩感知(CS)中一种主流的图像重构算法。随着迭代次数的增加,SAMP算法的原子候选集将成倍增加,会导致系统空间的浪费和重构时间的增长。为此,提出了一种模糊裁剪阈值稀疏度自适应匹配追踪(FPTSAMP)算法。由于离散小波变换(DWT)在CS稀疏处理过程中破坏了低频逼近系数间的相关性,对信号的重构质量产生了一定的负面影响,因而采用小波高频子带变换(HFSBWT)来替代DWT,实现对信号的稀疏表示。仿真实验结果表明,相比于同一重构算法,采用HFSBWT方法得到的峰值信噪比更好;与SAMP算法相比,与HFSBWT相结合的FPTSAMP算法的重构效果有了明显提高,重构时间也减少了一半。
- 郭青青周飞飞李雷
- 关键词：压缩感知
