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基于压缩感知的地基红外云图云状识别   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为了对地基全天空红外测云仪获得的云图进行分类,该文从压缩感知理论出发,提出了一种利用云图灰度稀疏性进行云状识别的新方法。首先运用典型云图样本构造冗余字典,然后通过梯度投影 (GPSR) 算法和正交匹配 (OMP) 算法求取测试样本在冗余字典中的l1范式最优解,最后利用残差法和稀疏比例法对云状进行判别并输出。采用压缩感知理论进行云状识别,降低了对特征提取技术的要求,为云状的自动识别提供了新思路,对典型波状云、层状云、积状云、卷云和晴空的总体识别率分别达到75%,91%,70%,85%和93%,平均识别率为82.8%。  相似文献   
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