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J-GLOBAL ID：201702219407343144   整理番号：17A0059268

圧縮センシングスペクトル再構成における辞書原子選択最適化手法【JST・京大機械翻訳】

Improved Method of Dictionary Atom Selection in Compressive Sensing Spectral Reconstruction

著者 (5件)： Wang Qi (Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing Information Technology,Academy of Opto-Electronics, Chinese Academy of Sciences) ,  Ma Lingling (Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing Information Technology,Academy of Opto-Electronics, Chinese Academy of Sciences) ,  Li Chuanrong (Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing Information Technology,Academy of Opto-Electronics, Chinese Academy of Sciences) ,  Tang Lingli (Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing Information Technology,Academy of Opto-Electronics, Chinese Academy of Sciences) ,  Zhou Yongsheng (Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing Information Technology,Academy of Opto-Electronics, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Guangxue Xuebao  (Guangxue Xuebao)
巻： 36  号： 9  ページ： 0930002-1-0930002-8  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2088A  ISSN： 0253-2239  CODEN： GUXUDC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 通常の反復追跡アルゴリズムにおいて,低サンプリングレートでの光譜重構の成功率と精度を保証するために,低サンプリングの下でのスペクトル再構成における辞書原子選択の最適化法を提案した。AVIRISとROSISハイパースペクトルデータを利用してスペクトル疎辞書を構築し、圧縮センシングスペクトル再構築実験を行い、それぞれスペクトル再構成精度、スパース成分抽出能力、スペクトル再構築の成功率とスペクトル識別の正確率などの異なる角度から分析を行った。実験結果は,提案した方法が従来のマッチング追跡アルゴリズムよりも優れているだけではなく,公認,,などの他のアルゴリズムよりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マッチング ,  *再構成 ,  アルゴリズム ,  透視図法 ,  最適化手法 ,  *最適化 ,  *スペクトル
準シソーラス用語： ハイパースペクトルデータ ,  AVIRIS ,  成功率 ,  サンプリング速度 ,  追跡アルゴリズム ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： spectroscopy ,  spectrum reconstruction ,  compressive sensing ,  sparse representation ,  sparse dictionary ,  matching pursuit

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 圧縮センシング ,  スペクトル ,  再構成 ,  辞書 ,  原子 ,  最適化手法