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非负矩阵分解(NonnegativeMatrixFactorization),简称NMF,是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法[1],它使分解后的所有分量均为非负值(要求纯加性的描述),并且同时实现非线性的维数约减。NMF已逐渐成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。

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首先,给出了对应于多重多分辨分析的双正交多小波包的定义,建立了具有任意矩阵伸缩的双正交多小波包的理论框架.在此基础上,给出了具有任意矩阵伸缩的高维不可分双正交多小波包的构造方法.由此构造的多小波包的分解系数可以从不同的滤波器中抽取,这使得小波包的应用更灵活....

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