Abstract-Denna artikel behandlar inlärning ordböcker för sparse approximation vars atomer är både anpassade till en utbildning uppsättning av signaler och ömsesidigt inkonsekventa. För att uppnå detta mål använder vi ett system för ordbokslärande som består av gles approximation följt av uppdatering av lexikonet och vi lägger till ett inredningssteg för att nå ett mål för ömsesidig samstämmighet. Detta steg åstadkoms med en iterativ projektionsmetod kompletterad med en rotation av ordboken. Experiment på musikaliska ljuddata och en jämförelse med metoden för optimal sammanhängande-konstruerade riktningar (MOCOD) och den inkonsekventa K-SVD (INK-SVD) visar att den föreslagna algoritmen kan lära sig ordböcker som uppvisar en låg ömsesidig samstämmighet samtidigt som den ger en gles approximation med bättre signal-till-brus-förhållande (SNR) än referensteknikerna. Index Terms-Dictionary lärande, iterativa prognoser, ömsesidig samstämmighet, gles approximation.
Det arbete som rapporteras i Ref föreslogs till exempel för att hantera inlärningslexikon genom att lägga till dekorrelationssteget för att nå en målnivå för ömsesidig samstämmighet.
Learning Incoherent Dictionaries for Sparse Approximation Using Iterative Projections and Rotations
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}