matlab归一化植被指数代码-TensorDictionaryLearningWithRepresentationQuantization:

时间:2024-06-15 16:34:46
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更新时间:2024-06-15 16:34:46

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matlab归一化重组指数代码具有表示量化的Tensor词典学习,用于遥感观测压缩 该存储库包含基于一种新的张量字典学习方法(用于使用CANDECOMP / PARAFAC(CP)分解)的张量数据压缩而设计的用于张量数据压缩的MATLAB代码和脚本,如论文“具有表示量化的张量字典学习用于遥感技术”中所述观察压缩”(A. Aidini,G。Tsagkatakis,P。Tsakalides)。 在提出的方法中,使用交替方向乘数法(ADMM)方法估计特殊结构张量的字典,并从训练样本中学习符号编码字典。 给定学习模型,首先通过一组稀疏系数来表示一个新样本,该稀疏系数对应于学习字典元素的线性组合。 然后,对所导出的系数进行量化和编码以便进行传输,从而显着减少了表示数据的有用信息所需的位数。 要求 数据集 在卫星衍生观测的时间序列上,更具体地说是归一化差异植被指数(NDVI)的时间序列上,对所提出的压缩算法的有效性进行了评估。 更详细地,文件training_data.mat和testing_data.mat包含50个训练和40个测试时间序列,大小为200 x 200 x 7(我们的实验),其中最


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