带边界条件约束的非相干字典学习方法及其稀疏表示

作者：汤红忠; 张小刚; 陈华; 程炜; 唐美玲

来源：自动化学报, 2015, (02): 312-319.

DOI：10.16383/j.aas.2015.c140183

• 字典学习
• 非相干字典
• 等角紧框架
• 稀疏表示 Dictionary learning
• incoherent dictionary
• equiangular tight-frame(ETF)
• sparse representation

从字典的相干性边界条件出发,提出一种基于极分解的非相干字典学习方法 (Polar decomposition based incoherent dictionary learning,PDIDL),该方法将字典以Frobenius范数逼近由矩阵极分解获取的紧框架,同时采用最小化所有原子对的内积平方和作为约束,以降低字典的相干性,并保持更新前后字典结构的整体相似特性.采用最速梯度下降法和子空间旋转实现非相干字典的学习和优化.最后将该方法应用于合成数据与实际语音数据的稀疏表示.实验结果表明,本文方法学习的字典能逼近等角紧框架(Equiangular tight-frame,ETF),实现最大化稀疏...

• 出版日期2015
• 单位湖南大学; 湘潭大学