导读:本文包含了矩阵快速算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:稀疏矩阵,伪地址存储结枃,快速转置算法
矩阵快速算法论文文献综述
任志国,侯永艳[1]（2019）在《基于伪地址存储结构的稀疏矩阵快速转置算法》一文中研究指出设计了稀疏矩阵的叁元组压缩存储结构和伪地址压缩存储结构,讨论了不规则稀疏矩阵的转置技术,主要研究了稀疏矩阵的快速转置算法,第一次提出了稀疏矩阵上一种新的转置算法——基于伪地址存储结构的稀疏矩阵快速转置算法。希望该结论对工业控制和数据压缩存储研究工作者提供一般性结论。(本文来源于《工业仪表与自动化装置》期刊2019年05期）
孙青青,王川龙[2]（2019）在《循环矩阵填充的快速傅里叶变换算法》一文中研究指出文章在奇异值阈值算法的基础上,提出了一种新的循环矩阵的填充算法,其主要思想是借助硬阈值算子并利用循环矩阵和Fourier变换矩阵的特殊性质,对循环矩阵进行快速傅里叶变换来求特征值,而不再使用奇异值分解,这大大减少了填充的CPU时间.最后通过数值实验表明,新算法更有效.(本文来源于《太原师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
张长伦,余沾,王恒友,何强[3]（2018）在《基于广义低秩矩阵分解的分离字典训练及其快速重建算法》一文中研究指出针对传统压缩感知重建算法存在重建质量偏低、重建时间偏长等问题,本文提出了一种基于分离字典训练的快速重建算法.首先选取某类图像作为训练集,建立其广义低秩矩阵分解模型;其次采用交替方向乘子法求解该模型,训练出一组分离字典;最后将该分离字典用于图像重建中,通过简单的线性运算实现图像的快速重建.实验结果表明,本文算法相比于传统的重建算法,针对训练集同类图像,具有十分显着的重建性能,对于其他不同类型的图像,依然有不错的重建质量,极大地降低了重建时间.(本文来源于《电子学报》期刊2018年10期）
袁园[4]（2018）在《基于矩阵分解算法和快速正交搜索方法的肌力估计研究》一文中研究指出作为运动生物力学的一个分支,肌力估计研究在人造关节与假体设计、临床康复医学以及专业体育评估等诸多领域都有着十分重要的意义。表面肌电信号作为人体骨骼肌在收缩过程中所产生的一类电生理信号,能够间接反映出肌肉的收缩状态和激活情况,其采集过程具有安全、无创、易操作等特点,被广泛应用于肌力估计的相关研究中。相较于传统的单个分立式电极,高密度电极阵列能够采集更多的肌电空间信息,捕获更丰富的肌肉激活情况,有利于改善基于肌电信号的肌力估计性能。本课题以静态变力屈肘运动的任务动作为研究对象,共招募12名健康成年男性受试者,开展了上肢多块骨骼肌高密度表面肌电和腕部综合力的数据采集实验,探索了一种基于矩阵分解算法和快速正交搜索方法的肌力估计方案。主要研究内容和研究成果可概括如下:(1)基于矩阵分解算法的高密度阵列肌电解析研究。针对人体诸多骨骼肌在运动过程中存在内部肌肉肌腱单元激活水平不一致的特点,借助高密度阵列式肌电采集技术从上臂前侧、上臂后侧、前臂前侧和前臂后侧采集表面肌电信号,并选用主成分分析、独立成分分析和非负矩阵分解叁种算法分别对信号进行分解,从肌肉肌腱单元层面解析肌肉的激活情况。研究结果表明,叁种算法均可实现对包含多个肌肉肌腱单元的骨骼肌内部激活情况的解析,提取出表征各肌肉肌腱单元激活情况的多个激活模式和相应的激活水平变化曲线。相较于传统的全通道平均值法,矩阵分解算法能够提取出与实测力信号更相似的、更适用于肌力估计的激活信号。(2)基于快速正交搜索方法的肌力估计研究。考虑到肌电信号与肌力之间复杂的生理关系,选用基础线性函数、多项式函数、平方根函数和S型函数等多种形式构造候选函数集,以探究输入的肌肉激活信号与输出的肌力估计信号之间的复杂关系。研究结果表明,快速正交搜索方法能够从候选函数集中选取出合适的函数搭建力估计模型,实现更为准确的肌力估计。同时,本研究分别从不同肌肉数目、不同激活信号提取方法以及不同发力模式的角度考察了基于快速正交搜索方法的肌力估计性能。结果显示,参与肌力估计的骨骼肌数目越多,肌力估计的结果越精确;叁种矩阵分解算法尤其是非负矩阵分解所提取的激活曲线用于肌力估计可获得更好的效果;由高收缩力水平的发力模式训练出的肌力估计模型普适性更强。相较于诸多将单块肌肉作为整体的研究工作,本课题提出的基于矩阵分解算法和快速正交搜索方法的肌力估计方案能够更深入地获取肌肉内部的激活模式和激活水平,显着提高肌力估计的精度。本研究取得的研究成果在日常锻炼指导、体育运动评估和医疗康复等领域都具有重要的应用价值。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2018-05-08）
唐川雁,朱皓[5]（2018）在《一种确定性测量矩阵与快速恢复算法》一文中研究指出为了解决压缩感知中传统的测量矩阵不确定性大、硬件实现复杂等问题,提出了一种简单的二元块对角确定性测量矩阵,同时在离散余弦变换域中使用阈值法来控制信号的稀疏水平,并在此基础上提出了一种快速恢复算法。实验表明,与传统的测量矩阵相比,所提测量矩阵可以有效降低硬件上的实现难度,并得到更好的重构质量,同时所提快速恢复算法与OMP、St OMP算法相比,在信噪比和恢复时间上均具有更好的性能。(本文来源于《通信技术》期刊2018年03期）
张婕玲,胡俊,张文,邱彤彤,吴文[6]（2017）在《一种新型的阻抗矩阵快速填充算法及其性能分析》一文中研究指出阻抗矩阵的快速填充方法和快速求解方法是计算电磁学的研究重点。本文提出了一种新型的阻抗矩阵快速填充算法。该方法在几何分块的基础上,使用HRWG函数作为基函数和测试函数离散积分方程,得到该分块矩阵的稀疏化分解,并在此基础上实现矩量法的快速填充。数值举例表明该算法具有较高的精度和效率,能够用于电磁散射问题快速求解。(本文来源于《微波学报》期刊2017年S1期）
傅晨钊,司文荣,祝令瑜,李红雷,姚周飞[7]（2017）在《基于转移矩阵的土壤直埋电缆群稳态温升快速算法研究》一文中研究指出文中研究了一种基于转移矩阵和热传导场可迭加原理的方法,以实现对复杂土壤直埋电缆群稳态温升的快速计算。将电缆群的共同作用离散为多根电缆单独作用的组合,两两间的相互影响利用转移系数描述,进而通过有限元计算获得表征电缆群热学特性的转移矩阵,从而实现快速计算。在算例验证中,分别用有限元方法和文中所述方法计算了6根直埋土壤电缆群的温升,并对结果进行对比,证明了基于转移矩阵快速算法求解的准确性。之后利用有限元计算和通用软件CYMCAP提取转移矩阵后计算温升,进一步验证了方法的有效性。(本文来源于《高压电器》期刊2017年12期）
冯栩,李可欣,喻文健,黎耀航[8]（2017）在《基于随机奇异值分解的快速矩阵补全算法及其应用》一文中研究指出为了在保证结果精度的情况下加快运算速度,改进了矩阵补全的代表性算法——奇异值门限(SVT)算法.首先对于输入矩阵进行规整化处理,之后在每一步的迭代中使用奇异值分解算法对矩阵进行恢复.由于每个迭代步中奇异值分解的计算量很大,文中借鉴随机矩阵奇异值分解算法,提出使用块克雷洛夫迭代近似奇异值分解算法和子空间复用技术的快速SVT算法.使用彩色图像和电影评分矩阵对算法进行实验的结果表明,快速SVT算法在不影响图像恢复和评分数据预测效果的同时显着地缩短了计算时间;在图像恢复和电影评分预测的实验中,分别取得了高达7.1倍和3.2倍的加速比.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2017年12期）
刘仲云,陈思恒,徐伟进,张育林[9]（2017）在《Hermitian Toeplitz矩阵向量乘积的快速算法（英文）》一文中研究指出众所周知,大规模Hermitian Toeplitz矩阵向量乘积Ax可由快速Fourier变换(FFT)进行计算.事实上,Hermitian Toeplitz矩阵在酉相似变换下可约化为一个实的Toeplitz矩阵与Hankel矩阵之和.基于此,本文利用DCT和DST,构造了一个更有效的方法,只需O(n)的复运算.(本文来源于《数学理论与应用》期刊2017年Z1期）
王晓鹏[10]（2017）在《基于矩阵束及其快速算法的阵列天线稀布综合》一文中研究指出阵列天线广泛应用于雷达系统、电子对抗、射电天文、无线通信等领域。在不影响性能的前提下,用更少单元的天线阵列进行稀布排列,将在节省成本和降低阵元间的互耦方面上具有显着优势。本文讨论的天线阵列综合技术是指在已知辐射方向图的情况下,用稀布阵列对期望的方向图进行拟合,主要研究了基于前后向矩阵束方法和增广矩阵束方法分别对线阵和面阵进行方向图综合,主要内容和创新可以概括如下:第二章首先介绍了矩阵束方法和增广矩阵束方法的数学模型,Hankel采样矩阵构造形式,以及广义特征值的求解过程。针对矩阵束方法在不对称波束赋形效果差的情况下,第叁章介绍了改进的前后向矩阵束方法,该方法可实现高精度的波束赋形。其次,在前后矩阵束的基础上进行扩展,提出了扩展前后向矩阵束方法,用于宽频带线阵方向图稀布综合,不同频率共用相同位置,使得重构阵列在整个频带内有较好的拟合效果。然后再将扩展前后向矩阵束方法应用到宽频带多波束的方向图综合当中,不同频率共用相同位置可实现波束的扫描。第四章首先介绍了增广矩阵束方法应用平面天线阵列综合当中。针对大平面阵列的耗时问题,提出了一种并行加速算法来加速增广矩阵束中SVD求解过程,它是将增广Hankel矩阵分成若干个块矩阵同时进行SVD分解,此方法较大程度上的节省计算时间。最后第四节针对阵列天线单元之间的互耦影响为考虑,以阵列稀布优化为目标,提出了将增广矩阵束方法与空间映射方法结合来优化阵列天线。(本文来源于《南京理工大学》期刊2017-12-01）
矩阵快速算法论文开题报告
（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：
文章在奇异值阈值算法的基础上,提出了一种新的循环矩阵的填充算法,其主要思想是借助硬阈值算子并利用循环矩阵和Fourier变换矩阵的特殊性质,对循环矩阵进行快速傅里叶变换来求特征值,而不再使用奇异值分解,这大大减少了填充的CPU时间.最后通过数值实验表明,新算法更有效.
（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。
矩阵快速算法论文参考文献
[1].任志国,侯永艳.基于伪地址存储结构的稀疏矩阵快速转置算法[J].工业仪表与自动化装置.2019
[2].孙青青,王川龙.循环矩阵填充的快速傅里叶变换算法[J].太原师范学院学报(自然科学版).2019
[3].张长伦,余沾,王恒友,何强.基于广义低秩矩阵分解的分离字典训练及其快速重建算法[J].电子学报.2018
[4].袁园.基于矩阵分解算法和快速正交搜索方法的肌力估计研究[D].中国科学技术大学.2018
[5].唐川雁,朱皓.一种确定性测量矩阵与快速恢复算法[J].通信技术.2018
[6].张婕玲,胡俊,张文,邱彤彤,吴文.一种新型的阻抗矩阵快速填充算法及其性能分析[J].微波学报.2017
[7].傅晨钊,司文荣,祝令瑜,李红雷,姚周飞.基于转移矩阵的土壤直埋电缆群稳态温升快速算法研究[J].高压电器.2017
[8].冯栩,李可欣,喻文健,黎耀航.基于随机奇异值分解的快速矩阵补全算法及其应用[J].计算机辅助设计与图形学学报.2017
[9].刘仲云,陈思恒,徐伟进,张育林.HermitianToeplitz矩阵向量乘积的快速算法（英文）[J].数学理论与应用.2017
[10].王晓鹏.基于矩阵束及其快速算法的阵列天线稀布综合[D].南京理工大学.2017