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为了提高最小支撑正交匹配追踪(least support denosing-orthogonal matching pursuit, LSD-OMP)算法的重构精度,缩短重构时间,改善算法性能,提出一种基于多重支撑的正则化正交匹配追踪(multiple support of regularization orthogonal matching pursuit, MS-ROMP)算法。由于LSD-OMP算法仅选择一些原子来定位支撑集,并且无法消除添加到支撑集中的错误原子,因此信号恢复精度降低并且重构时间增加。针对此问题,本文通过改进算法终止条件,引入多重支撑和正则化来改善算法性能,即通过设置阈值,剔除一些错误的原子,并组合一些支持集来定位最佳支持集,从混合信号中分离出源信号,从而更加精确的实现欠定盲源分离。仿真实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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为了提高虹膜定位的速度和稳定性,提出一种基于SDM的快速、稳定的虹膜定位算法.该方法首先采用径向对称变换粗定位瞳孔,然后采用微积分算子精定位瞳孔;选取SIFT特征描述虹膜外边缘及眼睑的边界特征,采用SDM算法求解定位结果,最后采用最小二乘法确定虹膜外圆及上、下眼睑边界参数.实验结果表明该算法大大提高了虹膜定位的效率和稳定性. 相似文献
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