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基于降维稀疏重构的高效数据域STAP算法研究
基于降维稀疏重构的高效数据域STAP算法研究
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基于降维稀疏重构的高效数据域STAP算法研究
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研究论文-基于改进SPA算法的高效降维方法.pdf
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为解决高光谱图像数据维数高、冗余信息较多、容易出现Hughes现象等问题,将改进的连续投影算法应用到高光谱图像降维处理中。改进的连续投影算法在原始算法基础上,分别采用峰度值和偏度值对初始波段的选择进行限制,在较短的时间内获得了少量高效的特征波段,提高了分类性能和处理速度。在AVIRIS数据基础上,对本文提出的算法进行实验仿真,分别采用相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)分类器进行分类处理,并
基于主瓣杂波高效配准的机载非正侧视阵雷达STAP算法研究
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该文针对机载非正侧视阵雷达杂波距离空变特性,提出基于主瓣杂波高效自适应配准的STAP算法。为降低运算量,采用时空级联方法首先精确估计主杂波多普勒频率,然后采用稀疏重构技术估计主杂波的空间角频率,进而对不同距离单元的主杂波进行2维配准,最后采用3DT进行杂波抑制。仿真实验表明,经主杂波配准后,3DT改善因子在主杂波区提高了约18 dB,显著提高了对慢动目标的检测性能,且该文方案实时处理的运算量小。
云计算-基于稀疏重构的波达方向估计算法研究.pdf
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基于DCS的矿山物联网微震数据重构算法研究
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煤矿物联网是近几年兴起的热点研究领域。针对煤矿物联网分布式环境下微震数据量大的问题,引入分布式压缩感知理论对微震数据进行压缩以减小数据传输量。以分布式微震信号为对象,通过傅里叶变换基对其进行稀疏性分析,论证了可以用压缩感知相关理论对微震数据进行压缩处理。基于广义正交匹配追踪算法及稀疏度自适应匹配追踪算法,提出了一种改进的分布式稀疏度自适应正交匹配追踪重构算法。基于MATLAB仿真平台,用改进的算法
3DT.rar_3DT-STAP_3dt降维_降维 STAP_降维STAP_降维算法
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对杂波频谱进行了仿真,并对最优STAP和降维3dt算法的改善因子进行了对比
基于Mountaintop的数据STAP算法
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空时自适应算法的源代码,MountainTop数据可以从网上免费下载,这个MATLAB源代码实现了对该数据的处理,我课程设计的一部分。
3DT算法_STAP降维_3DT算法_STAP_3dt_3DTSTAP
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该程序仿真了空时自适应处理STAP里的降维算法3dt,并与最优空时处理的结果进行了比较
时域降维STAP(mDT算法)仿真
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选取目标附近m(典型值为3)个多普勒单元进行降维STAP处理
基于MountainTop数据的STAP算法_flightwbk_mountaintop_STAP算法_Mountaintop数
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基于MountainTop数据的STAP算法仿真,该MountainTop数据可以在网上下载
基于分布式MWC的盲稀疏度重构算法研究.pdf
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基于信息熵的高维稀疏大数据降维算法研究
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rred:基于数据的稀疏张量表示,尝试保留邻域的简单降维算法的 R 实现
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论文研究-基于改进的稀疏重构算法的行人异常行为分析.pdf
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针对视频监控中行人异常行为识别问题,首先对行人进行跟踪,然后对跟踪得到的轨迹进行分析,最后判断行人行为是否存在异常。在行人跟踪方面,在时空上下文跟踪算法的基础上结合卡尔曼滤波器,有效改进了复杂背景中的遮挡问题。在异常分析方面,将跟踪得到的目标轨迹按照轨迹形状进行分类,得到场景中的正常轨迹集;将这些轨迹集作为后续处理的训练样本集,通过改进的稀疏重构算法对轨迹进行分析,利用重构误差来判断异常。五段视频
人工智能-机器学习-基于稀疏重构的阵列信号波达方向估计算法研究.pdf
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选取目标所在多普勒通道进行降维STAP处理,国内称为1DT,国外称作1 factored approach(1FA)算法。
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机载雷达STAP降维中的3DT算法的matlab仿真程序,完成降维。
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<p>为了在充分利用高光谱信息的同时减少因数据冗余带来的分类精度降低, 提出一种块非负稀疏重构嵌入降</br> 维算法. 首先, 将传统超完备字典转化成超完备块字典; 然后, 通过计算每个超完备块字典对应样本的最小重构误差,</br> 得到块非负稀疏重构权重矩阵; 最后, 在低维嵌入时, 通过同时最小化局部和最大化非局部高光谱数据的非负稀疏信</br> 息, 得到全局最优的低维子空间高光谱数
大数据-算法-稀疏多频带信号的亚奈奎斯特采样与重构算法研究.pdf
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基于压缩感知OMP算法对稀疏信号重构的研究
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文中针对无线通信系统中稀疏信道估计算法进行研究,通过对比传统的基于训练序列的信道估计算法LS,对基于压缩感知的稀疏信道估计算法OMP进行分析。讨论了训练信号长度、信道稀疏度及噪声强度对整个估计性能的影响。在相同的实验条件下生成二维稀疏信号,从精确重构概率和信噪比方面对比了两种算法的性能。证明压缩感知方法可以有效的利用稀疏特性,在较短的训练序列情况下实现信道脉冲响应的精确估计。
基于稀疏自适应的迭代阈值正交匹配追踪重构算法研究
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仿真空时自适应处理STAP里的算法合集程序:Capon谱、降维算法3dt、JDL等
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STAP仿真程序(全自由度空时自适应处理)
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用于STAP的仿真 运用采样矩阵求逆算法 STAP的其他算法可以再此基础上改进得到
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1.版本:matlab2019a,不会运行可私信 2.领域:【通信仿真】 3.内容: 【通信仿真】基于STAP全自由度空时自适应处理含Matlab源码 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用
基于联合稀疏恢复的STAP抑制舰载HFSWR的海杂波
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