导读:本文包含了矩阵稀疏化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像处理,离散泊松方程,拉普拉斯矩阵,分层迭代
矩阵稀疏化论文文献综述
田俊杰,赵祖烨,张军飞[1]（2018）在《图像处理中拉普拉斯矩阵的稀疏化处理》一文中研究指出图像处理领域中有许多解决方案都使用离散泊松方程来求解,这涉及到大型拉普拉斯矩阵的求逆,直接求解时间消耗较大。提出一种分层稀疏化算法,通过剔除拉普拉斯矩阵邻接叁角形中的最小边,补偿其他两条相邻边,并在子系统上不断迭代这个过程,通过减小拉普拉斯矩阵的条件数来减少时间消耗。以图像处理中保边滤波算法过程中的拉普拉斯矩阵求逆为例进行稀疏化算法研究,通过比较稀疏化处理前后在拉普拉斯矩阵迭代求逆过程中的条件数,验证了该算法的有效性。通过收集500张图案,建立不同大小图案的样本库,利用样本库统计稀疏化处理前后拉普拉斯矩阵求逆所需时间。统计数据证明该算法可将大型拉普拉斯矩阵的求逆的时间消耗减少60%,且随矩阵规模变大,加速效果增强。(本文来源于《机电工程技术》期刊2018年09期）
谭歆,冯晓毅,王保平,程伟,方阳[2]（2016）在《基于混沌序列稀疏化测量矩阵的ISAR成像》一文中研究指出在压缩感知逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,构造测量矩阵是核心工作之一.混沌序列测量矩阵具有良好的伪随机性,能满足压缩测量的要求.针对混沌序列测量矩阵中非零随机元数目多而造成硬件实现困难的问题,文中提出了一种混沌序列稀疏化测量矩阵的构造方法.首先对混沌序列测量矩阵进行优化,然后沿矩阵对角方向进行置零稀疏化,最后将其应用于微波暗室进行ISAR成像实验.结果表明,与传统高斯随机矩阵成像方法相比,文中方法在降低计算复杂度、硬件实现难度基础上达到了ISAR成像的准确聚焦.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
崔树标,张云,周华民,李德群[3]（2008）在《边界元矩阵稀疏化算法及其应用》一文中研究指出基于边界元矩阵的空间需求与求解域网格数的平方成正比,提出了边界元矩阵稀疏化方法.首先,根据边界元矩阵的特点定义了合适的稀疏准则,小于该准则的矩阵系数被合并到邻接单元对应的矩阵系数中;然后,将该系数取零,这样可以将一片相互邻接的单元系数合并到其中一个单元,从而达到矩阵稀疏化的目的.仿真结果表明,该方法在保证数值模拟精度的条件下,大幅削减了空间需求.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2008年10期）
任仪,聂在平,赵延文,马文敏[4]（2007）在《矩量法中阻抗矩阵的稀疏化研究》一文中研究指出将高阶迭层矢量基函数及最大正交高阶矢量基函数应用于电磁场积分方程方法,提出将阻抗矩阵按稀疏阵处理的方法.通过文中的处理,使得存储阻抗矩阵的内存需求量和求解矩阵方程的迭代求解时间大为降低.本文还结合适当算例,分析了判断门限的选取对阻抗矩阵的存储量与迭代法求解的计算量的影响.(本文来源于《电子学报》期刊2007年12期）
彭志威,王波,保铮,廖桂生[5]（1999）在《矩阵稀疏化中的最优子波滤波器组设计》一文中研究指出以子波滤波器组在矩阵稀疏化中的应用为背景，给出了设计优化（两带）子波滤波器组需要满足的一般性条件和优化子波滤波器组的两种设计方法，它们均是简单的线性规划问题．计算了误差对子波滤波器正交性的影响，给出了一个修正的优化算法，使数值精确度有明显提高．仿真结果表明，优化子波滤波器组在矩阵稀疏化和去相关性方面优于Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ子波滤波器组．(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊1999年01期）
矩阵稀疏化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在压缩感知逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,构造测量矩阵是核心工作之一.混沌序列测量矩阵具有良好的伪随机性,能满足压缩测量的要求.针对混沌序列测量矩阵中非零随机元数目多而造成硬件实现困难的问题,文中提出了一种混沌序列稀疏化测量矩阵的构造方法.首先对混沌序列测量矩阵进行优化,然后沿矩阵对角方向进行置零稀疏化,最后将其应用于微波暗室进行ISAR成像实验.结果表明,与传统高斯随机矩阵成像方法相比,文中方法在降低计算复杂度、硬件实现难度基础上达到了ISAR成像的准确聚焦.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
矩阵稀疏化论文参考文献
[1].田俊杰,赵祖烨,张军飞.图像处理中拉普拉斯矩阵的稀疏化处理[J].机电工程技术.2018
[2].谭歆,冯晓毅,王保平,程伟,方阳.基于混沌序列稀疏化测量矩阵的ISAR成像[J].华南理工大学学报(自然科学版).2016
[3].崔树标,张云,周华民,李德群.边界元矩阵稀疏化算法及其应用[J].上海交通大学学报.2008
[4].任仪,聂在平,赵延文,马文敏.矩量法中阻抗矩阵的稀疏化研究[J].电子学报.2007
[5].彭志威,王波,保铮,廖桂生.矩阵稀疏化中的最优子波滤波器组设计[J].西安电子科技大学学报.1999