机译:噪声信号稀疏表示字典的唯一性和稳定性
Redwood Ctr Theoret Neurosci Berkeley CA 94720 USA;
Inverse problems; brain modeling; parameter estimation; sparse matrices; unsupervised learning; channel models;
机译:基于随机帧字典的稀疏表示过滤噪声混沌信号
机译:具有非相干性和稀疏性约束的字典学习用于非负信号的稀疏表示
机译:从冗余字典中高度稀疏表示的强唯一性
机译:使用自适应词典中的稀疏表示来检测和分类非平稳信号。
机译:基于噪声感知的字典学习的稀疏表示框架用于检测和消除ECG信号中的单个和组合噪声
机译:字典中的高度稀疏表示形式是唯一的,并且与稀疏性度量无关
机译:学习感知稀疏信号:同时感知矩阵和稀疏字典优化