【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理，尤其涉及一种信号处理方法及装置。
技术介绍
1、高维信号（如视频信号、高光谱图像、大脑信号）中普遍存在时空冗余性与模式低维性，为特征挖掘提供了理论契机。以鲁棒主成分分析（rpca）为代表的低秩矩阵分解方法，通过分离低秩与稀疏分量，在目标检测与特征提取中成效显著。张量作为矩阵的高阶推广，通过多线性代数运算直接保留数据的多维关联，可有效挖掘高维信号中的结构化低秩特征，已广泛应用于视频处理、遥感影像修复等领域。
2、但是，高维信号的时空结构通常蕴含多维耦合特性，现有的张量建模方法，如通过tucker分解将原始数据强制展平，这样可能导致数据的结构信息损失；或者如通过cp分解将各维度独立分解，忽略了不同维度间的耦合关系，这样容易导致维度间的关联信息缺失。
3、因此，如何在保持数据的整体结构关联的基础上对高维数据进行无损分解，成为了目前亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种信号处理方法，用以对任意高维信号进行紧凑表达，并在保持数据的...
【技术保护点】
1.一种信号处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待处理信号转化为多层嵌套的三阶四元数张量信号，包括：假设将所述待处理信号转化为n层嵌套的三阶四元数张量信号，n≥2：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述n层嵌套的三阶四元数张量信号通过如下公式表示：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号低秩分解模型如下所示：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号低秩分解模型如下所示：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号低秩分解模型如下所示：<...
【技术特征摘要】
1.一种信号处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待处理信号转化为多层嵌套的三阶四元数张量信号，包括：假设将所述待处理信号转化为n层嵌套的三阶四元数张量信号，n≥2：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述n层嵌套的三阶四元数张量信号通过如下公式表示：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号低秩分解模型如下所示：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号低秩分解模型如下所示：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：伍世虔，朱启乐，殷梓杭，孙晨添，赵环，王耀武，
申请(专利权)人：河南省科学院，
类型：发明
国别省市：
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