求矩阵的特征值与特征向量的一种简捷方法

研究一种只对矩阵作适当的初等行变换就能同步求到矩阵的特征值与特征向量的新方法;论证其方法的可行性．并角述此方法的具体求解步骤．     

求矩阵的特征值与特征向量的一种简捷方法

研究一种只对矩阵作适当的初等行变换就能同步求到矩阵的特征值与特征向量的新方法.论证其方法的可行性,并阐述此方法的具体求解步骤.     

含稀疏度约束的非负张量分解算法及其在故障诊断中的应用(英文)

针对双谱分析在应用于机械设备故障诊断过程中面临的问题,提出了含有稀疏度约束的非负张量分解算法及基于此的二次故障特征提取方法.首先,改进已有的非负张量分解算法,加入稀疏度控制策略;其次,将机械振动信号的双谱图像堆叠为一个三阶张量;然后利用改进后的分解算法对该张量进行二次故障特征提取,得到代表局部特征的"基图像";最后,通过计算得出基图像在构成原双谱图像中所占的权重,并将得到的权重向量用于故障分类.将该方法应用于齿轮箱故障诊断的结果表明,从齿轮箱振动信号的双谱中提取出来的二次特征不仅能够反映出系统中存在的一些非线性特征,而且二次特征与故障特征频率之间有直观的对应关系,从而为解释齿轮箱故障与对应双谱之间的关系提供了很大的方便.     

用列初等变换求矩阵的特征向量

本文区别于传统方法只用列初等变换求给定矩阵的特征向量     

求矩阵的特征值与特征向量的新方法

矩阵的初等变换是高等代数中运用最广泛的运算工具。本文主要阐述了利用初等变换求矩阵的特征值与特征向量。     

矩阵特征值与特征向量的又一种求法

矩阵的特征值和特征向量,除通常通过求解特征方程及有关的齐次线性方程组的方法外,还可利用矩阵的多项式来直接求得。     

矩阵特征值与特征向量的直接算法

本文通过种子向量和给定的矩阵,生成线性相关的向量组,给出它们的线性关系,就能给出该矩阵的特征值和特征向量。证明了对任意给定的向量和矩阵,一定有满足条件的线性相关的向量组存在;同时也给出求矩阵特征值和特征向量的具体算法。最后给出了该算法的一个例子。     

矩阵特征值与特征向量求导数的Richardson外推

给出计算参数矩阵特征值与特征向量导数的外推算法．数值结果检验了在有舍入误差时,甚至对于次主特征值都是可行的．     

求V矩阵Jordan标准形特征向量的简捷方法

本文给出了求 Ｖ矩阵特征多项式约旦（Ｊｏｒｄａｎ）标准形的一个简捷方法，并获得了用特征值表示的 Ｖ 矩阵特征向量通式。     

求V矩阵Jordan标准形特征向量的简捷方法

本文给出了求V矩阵特征多项式约旦(Jordan)标准形的一个简捷方法,并获得了用特征值表示的V矩阵特征向量通式.     

基于张量低秩加稀疏模型的MRI重建方法

传统的基于压缩感知的磁共振(MRI)重建方法处理动态MRI数据时,需要将其向量化,但这种操作会在一定程度破坏数据内部的结构信息,从而有可能会降低重建质量.本文直接面向张量数据,建立了动态MRI重建的张量稀疏加低秩模型框架,并设计了一个基于交替方向乘子法(ADMM)的求解算法.实验结果表明,本文提出的模型和算法是有效的.     

一种基于可学习快速回归量的稀疏编码算法

针对现有的稀疏编码和建模算法计算量太大的问题,文章基于可学习快速回归量来精确近似稀疏码这一思路,提出了全面的结构性稀疏编码和建模算法.首先根据分块坐标算法的迭代,提出一种高效的前馈架构.该架构可以精确近似结构性稀疏码,且复杂性远远低于标准优化算法.其次证明了通过使用不同的训练目标函数,得出的可学习稀疏编码器不仅可以近似给定字典条件下的稀疏码,还可用作全功能稀疏编码器及建模工具.仿真实验结果表明,与当前最新的精确优化算法相比,文中算法的性能基本相当,但运行速度快出数个数量级,更加适用于实时和大规模应用领域.     

基于张量数据二分类问题的RT-PCF算法

考虑将多面体圆锥函数(PCF)同张量数据结合,对原有PCF算法进行改进,构建一类解决张量数据二分类问题的RT-PCF算法。在目标函数中引入正则化项,并对约束数据集进行松弛,解决过拟合问题。最后,通过实际数据验证算法的有效性和实用性。     

基于稀疏表示的目标追踪算法

针对目标在运动过程中会发生光照和姿态变化,背景干扰,遮挡等因素造成目标偏移甚至丢失的问题,提出了一种基于稀疏表示的目标追踪算法.在粒子滤波框架下,采用目标在超完备字典下的稀疏表示作为观测模型,通过l1范数优化求解稀疏表示系数,并利用重构残差更新粒子权重,可以有效地减小背景杂波和噪声对追踪算法的不利影响.实验结果表明,该算法有较好的稳定性和鲁棒性.     

一种用于图像识别的稀疏增强概率协同表示分类算法

稀疏表示分类方法在图像遮蔽、弱光等情况下具有良好的应用及识别效果,但在测试样本少的环境下仍具有一定局限.将稀疏表示分类算法联合概率协同表示分类算法,以稀疏表示系数增强概率系统表示分类算法的表示系数,采用FERET、Multi-PIE与FRGC人脸数据库进行实验测试.结果显示,稀疏增强概率协同表示分类算法能够显著提升人脸...     

一种新的基于感知字典的稀疏图像重建算法研究

针对已有图像重建算法分辨率低、需要大量计算的问题,本文提出了一种基于感知字典和数据自适应性的稀疏重建算法.首先,针对图像的数据结构,对样本数据进行超完备字典的训练,继而通过针对性的字典对图像进行稀疏重建.同时,为进一步改善算法的重建性能,并充分利用图像的有效信息,本文构造了数据自适应的感知字典.实验表明,该算法在不影响图像重建精确度的前提下可以减少计算复杂度,并具有良好的鲁棒性和较高的效率.     

图像稀疏分解算法在DSP平台上的实现

以TMS320C6720为主处理器,在CCS3.3上建立工程,调整CMD文件,对C代码进行o3级别优化,实现了基于DSP的图像稀疏分解算法移植.     

基于稀疏分解和支持向量机的医学影像追踪法

以肺癌患者计算机断层扫描图像中的肿瘤追踪为例,提出一种基于稀疏分解和支持向量机的新型医学影像内目标物体追踪算法被提出。首先,split-Bregman理论被运用在分解医学影像中:每一幅医学图像都被分解成一副含有较多运动信息的低秩图像和一幅含有较多噪声信息的稀疏图像。其次,支持向量机被运用在低秩图像中,使得低秩图像内的像素点被区分为来自肿瘤区域的像素点和来自非肿瘤区域的像素点,从而达到在医学影像中分割和追踪肿瘤的目的。实验表明,该算法在肺癌患者医学影像的肿瘤追踪实例中能取得较其他比较方法更为准确的追踪效果。     

基于MPI的大型稀疏线性方程组的并行算法

扼要介绍了MPI的一些基本概念,利用MPI并行环境,实现了大型稀疏线性方程组的并行算法,并以三对角线方程组为例加以实现。     

稀疏矩阵三元组表压缩存储方法的改进

在计算机图形学领域、产品优化设计及先进制造技术研究中,矩阵及稀疏矩阵的应用非常普遍．结合稀疏矩阵顺序存储方法和C／C＋＋语言的特点。提出一种稀疏矩阵压缩存储的改进方法——二元组压缩存储方法,把稀疏矩阵中的非零元素按一定规律用二元组表存储到顺序表（或链表）中．该方法继承了三元组顺序存储（或链表存储）方法的优点,方便进行矩阵的各种运算,比如矩阵转置、加战或乘法等操作,又节约了存储空间,是一种实用的压缩存储方法．