基于采样协方差矩阵的混合核SVM高效频谱检测

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简介：
本研究提出了一种利用混合核支持向量机(SVM)结合采样协方差矩阵的方法，实现高效的频谱检测技术。通过优化算法和数据处理策略，有效提升了复杂无线环境下的频谱感知能力与准确性。近年来随着盲检测算法的提出，越来越多基于采样协方差矩阵的盲检测算法被应用于频谱感知领域。针对这些方法存在的检测门限为近似值、影响了其性能的问题，我们提出了利用混合核函数支持向量机（SVM）进行高效频谱感知的方法。该方法通过使用信号采样协方差矩阵的最大最小特征值和协方差绝对值得到的统计量作为SVM的输入特征，并训练生成分类器来实现频谱感知功能，无需计算检测门限并且减少了样本集大小。我们采用遗传算法优化混合核函数的支持向量机参数。实验结果表明，相较于最大最小特征值（MME）和协方差绝对值（CAV）方法，该技术在提高检测概率的同时也缩短了感知时间，具有良好的实用价值。

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基于采样协方差矩阵的混合核SVM高效频谱检测

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本研究提出了一种利用混合核支持向量机(SVM)结合采样协方差矩阵的方法，实现高效的频谱检测技术。通过优化算法和数据处理策略，有效提升了复杂无线环境下的频谱感知能力与准确性。近年来随着盲检测算法的提出，越来越多基于采样协方差矩阵的盲检测算法被应用于频谱感知领域。针对这些方法存在的检测门限为近似值、影响了其性能的问题，我们提出了利用混合核函数支持向量机（SVM）进行高效频谱感知的方法。该方法通过使用信号采样协方差矩阵的最大最小特征值和协方差绝对值得到的统计量作为SVM的输入特征，并训练生成分类器来实现频谱感知功能，无需计算检测门限并且减少了样本集大小。我们采用遗传算法优化混合核函数的支持向量机参数。实验结果表明，相较于最大最小特征值（MME）和协方差绝对值（CAV）方法，该技术在提高检测概率的同时也缩短了感知时间，具有良好的实用价值。

基于协方差矩阵估计的高光谱图像降噪方法

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本研究提出了一种基于改进协方差矩阵估计的算法，有效提升高光谱图像降噪效果，保持图像光谱特性和空间细节。基于协方差矩阵估计的高光谱图像去噪方法能够有效去除噪声，提高图像质量。这种方法利用了高光谱数据的空间和光谱相关性，通过准确估计样本之间的协方差矩阵来实现降噪处理。在实际应用中，该技术可以显著改善高光谱图像的数据质量和分析精度。

基于频谱方差的语音终点检测

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基于弧邻接矩阵的高效椭圆检测(AAMED)

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基于稀疏协方差矩阵的DOA估计方法.rar

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基于帧差与混合高斯模型的运动检测算法

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本研究提出一种结合帧差法和混合高斯模型的运动检测算法，有效提升视频中移动目标识别精度与鲁棒性。一种结合帧差法和混合高斯模型的运动检测算法。

MLNMF-MATLAB_高光谱解混_基于多层非负矩阵分解_

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简介：本项目为MATLAB实现的高光谱图像解混工具箱，采用多层非负矩阵分解（MLNMF）算法，有效提升复杂场景下的光谱分离精度与速度。 R. Rajabi 和 H. Ghassemian 在 2015 年 1 月的 IEEE 地球科学与遥感快报（IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters）第 12 卷第 1 期，发表了题为“利用多层非负矩阵分解进行高光谱图像光谱解混”的论文，页码为 38-42。DOI: 10.1109/LGRS.2014.2325874。

基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混方法（2012年）

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