Abstract-The syntes-based sparse representation modell för signaler har dragit stort intresse under det senaste årtiondet. En sådan modell förutsätter att intressesignalen kan brytas ned som en linjär kombination av några atomer från en given ordbok. I detta dokument koncentrerar vi oss på en alternativ, analysbaserad modell, där en analysoperatör, nedan kallad analyslexikonet, multiplicerar signalen, vilket leder till ett glest utfall. Vårt mål är att lära oss analysordboken från en uppsättning exempel. Den metod som används är parallell och liknar den som används av K-SVD-algoritmen som tjänar motsvarande problem i syntesmodellen. Vi presenterar utvecklingen av algoritmstegen: Detta inkluderar skräddarsydda jaktalgoritmer-backward greedy och optimerade backward greedy algoritmer, och en strafffunktion som definierar målet för ordboken uppdateringsstadiet. Vi demonstrerar effektiviteten av det föreslagna ordlistan lärande i flera experiment, behandling av syntetiska data och verkliga bilder, och visar en framgångsrik och meningsfull återhämtning av analyslexikonet. Index Terms-Analys Modell, Bakåt Greedy (BG) Pursuty, ordbok lärande, bild denosing, K-SVD, optimerad bakåt girig strävan (OBG), glesa representationer, syntesmodell.
En analys K-SVD ram för lärande modellen undersöktes i REF.
Analysis K-SVD: A Dictionary-Learning Algorithm for the Analysis Sparse Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}