10.3321/j.issn:0372-2112.2009.01.026
基于信号稀疏表示的形态成分分析:进展和展望
有效的信号和图像分解(分离)技术在信号和图像的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用.虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不完美.形态成分分析(Morphological Component Analy-sis,MCA)是最新提出的一种基于稀疏表示的信号和图像分解(分离)方法.该方法的主要思想是利用信号组成成分的形态差异性(可以由不同的字典稀疏表示)进行分离.本文详细描述了形态成分分析方法的理论思想,并介绍了形态成分分析的最新研究进展及其存在的问题,最后指出了进一步发展的方向.
形态成分分析、稀疏表示和分解、超完备字典
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TP317(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60873086;博士点基金20070699013;陕西省自然科学基础研究计划2006F05;航空科学基金05153076
2009-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
146-152
