QTT分解及其在高維數字信號處理上的應用
摘要：近幾年張量列（TT）和量子化張量列（QTT）分解方法被證明是一種非常有效的特征降維工具，并已廣泛應用于PDE、算法加速和信號處理等領域．給出了關于QTT分解的一些新結果．首先用分塊張量的方法擴展了QTT的定義，使之適用于更加復雜的降維問題．同時指出新定義的QTT分解也是一種基于流形學習的降維工具．其次討論了QTT與小波變換和卷積在結構上的聯系與區(qū)別，并指出QTT也是一種特征提取工具．最后將QTT分解應用于三維數據（MRI圖像）的去噪和邊緣檢測，取得了不錯的效果．
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯系應用數學與計算數學學報雜志社
相關推薦
更多
