- 通过极限学习机ELM算法改进K-SVD字典学习算法，并成功应用于多特征融合物体成像识别领域。研究结果表明：通过ELM算法，字典精确度和优势在处理后的提升效果均十分显著。不论是从计算效率还是计算准确率来看，改进的K-SVD算法表现出较佳优势。K-SVD算法性能可通过ELM显著提升，算法识别准确率在多特征加入后也相应快速增长。将较低分辨率的样本从图像中筛选出来，有利于减少傅里叶叠层成像数量。
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202308 K-SVD算法 算法改进 图像识别
- 摘要：为了能够更简洁严谨地描述MTM总线的主模块有限状态机的状态转换，同时减少FPGA芯片功耗，提高系统稳定性，文中在分析MTM总线结构和主模块有限状态机模型的基础上，基于VHDL语言采用“单进程”式对该
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