1樓：匿名使用者
訊號的稀疏性：訊號可以用少數個特徵向量的線性組合來表示。
大部分觀點均認為，所有的訊號都是稀疏的，簡單的舉例就是無線通訊，通訊的頻帶總是有限的（甚至頻寬相對較大的超寬頻通訊也是如此）。
那麼，什麼是影象訊號的稀疏性呢？
（1）形式上的稀疏性
數字影象的儲存形式就是2維矩陣（灰度影象1個二維矩陣，彩色影象多個二維矩陣）。假設影象的尺寸是64x64的，每個畫素點在0-255之間。那麼這個影象的可能性有多少呢？
256^（64x64），太大了吧？
但是，在這麼多可能性裡面，實際上被人所接受的認為是影象的，少之又少，只有非常少的一部分。
我想這個應該是影象稀疏性最直白的解釋了。 （2）稀疏模型
影象的稀疏模型主要用來解釋影象的稀疏性。 我們可以列舉如下： 區域性模型：
（1）馬爾科夫隨機場（mrf），把影象看成領域連線的系統。本質上是降維的過程。
（2）tv模型，影象是連續的，本質還是降維。 （3）自迴歸模型，本質還是降維
（4）頻域模型，從基的角度來分析稀疏性。如dct，小波，瘠波，。。。。
（5）字典模型 非區域性模型
非區域性模型就是影象滿足一定的自相似性。其實概念早就有了，最近幾年（2005），逐步升溫。最著名的要數bm3d去噪演算法了。
主要用到了一個非常有效的概念，collaborative filtering，其實我們每天上網有要用它。
當然，非區域性模型是一個雙刃劍，結果可能是最好的，也可能是最差了。如何有效應用，困擾著不少人。
2樓：匿名使用者
訊號的稀疏性是指訊號可以用少數個特徵向量的線性組合來表示。
3樓：木子中舉
訊號的稀疏性指的是一個n維實訊號可以在一組基下可以成一個k-稀疏的向量，就是該向量的非零元素為k，k遠小於n。
稀疏表達是什麼意思
4樓：u愛浪的浪子
訊號稀疏表示（稀疏表達也可以叫為稀疏表示）是過去近20年來訊號處理界一個非常引人關注的研究領域，眾多研究**和專題研討會表明了該領域的蓬勃發展。訊號稀疏表示的目的就是在給定的超完備字典中用儘可能少的原子來表示訊號，可以獲得訊號更為簡潔的表示方式，從而使我們更容易地獲取訊號中所蘊含的資訊，更方便進一步對訊號進行加工處理，如壓縮、編碼等 。
5樓：羨慕寶貝
1、稀疏的意思：（物體、聲
音等） 寬鬆；不稠密
2、稀疏的讀音：【xī shū】。
3、稀疏的出處：
《後漢書·龐參傳》：「 三輔 山原曠遠，民庶稀疏，故縣丘城，可居者多。」
元季子安《粉蝶兒·題情》套曲：「這些時稀疎了詩賓和這酒朋，悶來時與誰同。」
訊號稀疏分解有哪些演算法？原理如何
6樓：匿名使用者
即含零元素特別多，可以參考「稀疏矩陣」的定義。 如果在矩陣中，多數的元素為0，稱此矩陣為稀疏矩陣（sparse matrix）。 其實不一定是零，只要是無用元素（無益於增加資料資訊量的元素很多），都可以稱其為資料稀疏。
對一個訊號進行稀疏分解會得到什麼結果
7樓：新一輪的動力
提出了一種基於多尺度線調頻基訊號稀疏分解的多分量多項式相位訊號分離和瞬時頻率估計方法. 該方法採用多尺度的線調頻基函式對多分量多項式相位訊號進行投影分解,通過從不同的時間支撐區內投影係數最大的基函式中尋找出使分解訊號能量最大的基元函 陣列合,逐次獲得訊號包含的能量最大的多項式相位訊號分量,從而實現多分量多項式相位訊號的分離,而從基元函式連線形成的頻率曲線則可獲得多項式相位訊號 分量瞬時頻率的估計.**訊號分析表明,本文方法能在訊雜比較低情況下有效分離多分量多項式相位訊號中包含的多項式相位訊號分量,準確地估計其瞬時頻率.
有源訊號，無源訊號區別，什麼是有源訊號 什麼是無源訊號
區別一 定義不同。無源節點的定義 無源開關 具有閉合和斷開的2種狀態 2個節點之間沒有極性。有源節點的定義是 有源開關 具有有電和無電的2種狀態 2個接點之間有極性。區別二 訊號源不同。無源節點訊號 各種開關如 限位開關 行程開關 腳踏開關 旋轉開關 溫度開關 液位開關等 各種按鍵 各種感測器的輸出...
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