[发明专利]一种数据去噪的方法及装置

摘要

本发明实施例公开了一种数据去噪的方法及装置，用于对大规模的数据集进行去噪，提高降噪处理速率，并适用于流处理等对处理速度要求较高的应用场景。本发明实施例包括：将需要去噪的数据作为输入，代入携带有全变差TV范数的模型；根据预置变量分解策略，将所述携带有全变差TV范数的模型进行变换；基于交替方向乘子法ADMM算法，将变换后的模型进行重构转换；迭代求解重构转换后的模型，得到去噪后的数据。

主权项

1.一种数据去噪的方法，其特征在于，包括：将输入为矩阵表示的数据集转换为离散集表示；将离散集表示的数据分解成若干个不存在交集的子集；将需要去噪的数据作为输入，代入携带有全变差TV范数的模型；根据预置变量分解策略，将所述携带有全变差TV范数的模型进行变换；基于交替方向乘子法ADMM算法，将变换后的模型进行重构转换；并行化迭代求解重构转换后的模型，得到去噪后的数据；其中，所述携带有全变差TV范数的模型如下：其中，||.||F与||.||TV分别表示Frobenius范数与TV范数，λ为正参数，X∈Rm*n为待定的去噪后的数据矩阵，矩阵Y∈Rm*n为原始噪声数据，m,n均为正整数；其中，所述根据预置变量分解策略，将所述携带有全变差TV范数的模型进行变换，包括：将所述携带有全变差TV范数的模型中的TV范数项分解为若干项，其中，每一项中的每个组成元素均不耦合于其所在所述子集中的其它组成元素；将分解后的携带有全变差TV范数的模型进行变换；所述若干项的数量与所述若干个的数量相同。