專利名稱：：數(shù)字信號處理方法和設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明通常涉及使用非負(fù)矩陣因數(shù)分解對數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)進行處理的方法、設(shè)備和計算機程序；本發(fā)明的實施例更具體地可應(yīng)用于顯示器(如，無源矩陣OLED(有機發(fā)光二極管)顯示器)的多線尋址(MLA)技術(shù)。技術(shù)背景用于特征分析(將數(shù)據(jù)分解為加權(quán)后的特征組)的技術(shù)包括矢量量化(VQ)、主分量分析(PCA)和非負(fù)矩陣因數(shù)分解(NMF)。廣義上講，矢量量化的目的是可以通過根據(jù)與之最相應(yīng)的組來識別原型特征，對用于表示數(shù)據(jù)的原型特征進行識別。主分量分析致力于構(gòu)造正交基礎(chǔ)函數(shù)組，然后可以進行組合以表示數(shù)據(jù)。由于矢量量化不嘗試精確地再現(xiàn)數(shù)據(jù)，而是從原型特征組中發(fā)現(xiàn)最近匹配，所以矢量量化對于許多應(yīng)用來說都不適合。主分量分析以及諸如單值分解(SVD)之類的其它技術(shù)具有以下缺點原型或基礎(chǔ)函數(shù)可能是負(fù)的，因而會缺乏任何物理實體(physicalreality)。相反地，非負(fù)矩陣因數(shù)分解是這樣一種技術(shù)在不允許因數(shù)矩陣中存在負(fù)條目的約束下，將目標(biāo)矩陣分解為因數(shù)矩陣對，將因數(shù)矩陣對乘到一起以逼近目標(biāo)。由于這個原因，特征和它們的權(quán)重傾向于與實際可用且可識別的元素相對應(yīng)。例如，"LearningthePartsofObjectsbyNon-NegativeMatrixFactorisation",D.D.Lee禾口H.S.Seung，Nature,Vol40121st1999年10月，788-791頁中對這三種技術(shù)應(yīng)用于臉部圖像分解進行了對比。非負(fù)矩陣因數(shù)分解具有的其它優(yōu)點在于過程相對簡單，然而使用諸如數(shù)字信號處理硬件之類的技術(shù)裝置來實現(xiàn)該過程受到阻礙，這是由于該過程是迭代的、并且對于大的數(shù)據(jù)組來說收斂會非常慢。因此，它對于許多實際應(yīng)用、尤其那些需要實時計算的應(yīng)用是不合適的。所謂"對角化"NMF技術(shù)限制于對角偏移的解決方案(行驅(qū)動方案)，該方案導(dǎo)致更快的收斂，但是在多線尋址方案的上下文中幾乎沒有提供益處。發(fā)明人先前已經(jīng)在提交于2004年9月30日的英國專利申請No.0421712.1中描述了如何采用非負(fù)矩陣因數(shù)分解技術(shù)來提供改進的顯示器(尤其是OLED顯示器)多線尋址。其他相關(guān)背景材料可以在均提交于2004年9月30日的英國專利申請No.0421711.3和0421710.5中找到。在此將所有這三個申請的內(nèi)容一并引入作為參考。為了便于把NMF技術(shù)應(yīng)用于多線尋址，期望針對NMF的改進的數(shù)字信號處理技術(shù)。將特別參考對OLED顯示驅(qū)動的應(yīng)用來描述該技術(shù)；然而，可以理解，所述技術(shù)并不局限于這些應(yīng)用。
發(fā)明內(nèi)容根據(jù)本發(fā)明的第一方面，因而提供了一種方法，所述方法使用非負(fù)矩陣因數(shù)分解對定義目標(biāo)矩陣(X)的數(shù)據(jù)陣列中的數(shù)據(jù)進行數(shù)字處理，以確定矩陣對(F，G)，所述對的第一矩陣確定用于表示所述數(shù)據(jù)的特征組，所述對的第二矩陣確定所述特征的權(quán)重，從而所述第一和第二矩陣的乘積逼近所述目標(biāo)矩陣，所述方法包括輸入所述目標(biāo)矩陣數(shù)據(jù)(X);選擇所述第一和第二矩陣中所述一個矩陣的行、以及所述第一和第二矩陣中另一個矩陣的列；確定所述被選行和列對所述目標(biāo)矩陣的目標(biāo)貢獻(R);在非負(fù)約束下，根據(jù)所述目標(biāo)貢獻，確定所述被選行和列的更新值；以及針對所述第一和第二矩陣的其它行和列重復(fù)所述選擇和確定，直至完成對所有所述行和列的更新。廣義上講，在實施例中，通過逐行-列地更新第一和第二矩陣的值，可以采用簡化的信號處理。廣義上講，每個被選行和列的目標(biāo)貢獻是目標(biāo)矩陣與根據(jù)矩陣對的所有其它行和列的乘積而確定的加權(quán)特征的組合之間的差(因而目標(biāo)貢獻是與目標(biāo)矩陣相同大小的矩陣)。換言之，目標(biāo)貢獻是除由被選行和列所定義的特征(和權(quán)重)之外的所有特征的加權(quán)特征和?？梢岳斫?，將哪個矩陣標(biāo)記為第一矩陣、以及將哪個矩陣標(biāo)記為第二矩陣并不重要；然而，在所述方法的一次循環(huán)完成時，優(yōu)選地，這兩個矩陣的所有元素(即，一個矩陣的每一列和另一個矩陣的每一行)都得以更新。在實施例中，數(shù)據(jù)存在于多個組中，而且目標(biāo)包括來自一個或更多個軸上的每一組的數(shù)據(jù)、以及在另一軸上的數(shù)據(jù)屬性(例如，包括類型、分類或降低的參數(shù)分析的組)。在實施例中，這些屬性是附加的，從而多個組上的分量或?qū)傩灾褪怯幸饬x的。優(yōu)選地，數(shù)據(jù)陣列中的數(shù)據(jù)表示物理實體；它可以在諸如光或電信號載體之類的數(shù)據(jù)載體上、或者在任何類型的易失性或非易失性存儲介質(zhì)上提供。以下給出了該數(shù)據(jù)的一些示例(列表是非窮舉的)1.面部或其它圖像匹配/識別一數(shù)據(jù)是圖像數(shù)據(jù)，特征包括目標(biāo)的部分，例如面部圖像的部分，例如包括列向量組，每個列向量攜帶二維圖像數(shù)據(jù)。例如，這在"FisherNon-NegativeMatrixFactorisationforLearningLocalFeatures",Y.Wang，Y.Jia，C.Hu禾口M.Turk;"FaceRecognitionwithNon-NegativeMatrixFactorisation",M.Rajapakase禾口L.Wyse，Prock.SPIEVol5150，第1838-1847頁，VisualCommunicationsandImageProcessing2003,T.Ebrahimi禾口T.Sikora(編者)中進行了進一步的描述。2.網(wǎng)絡(luò)安全一例如，數(shù)據(jù)包括用戶活動性數(shù)據(jù)(或者用戶簡檔數(shù)據(jù))。例如，用戶簡檔的語義表示可以通過基于內(nèi)容的文本過濾來構(gòu)造(例如，見"ANMF-basedMethodforConstructingUserProfile",H.Gangshi,Z.Yafei,L.Jianjiang禾口X.Jiang，JournaloftheChinaSocietyforScientificandTechnicalInformation,Vol23,No4，2004年8月)網(wǎng)絡(luò)可以包括任何類型的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，包括(但不局限于)有線和無線網(wǎng)絡(luò)、電信網(wǎng)絡(luò)、計算機數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)和其它類型的網(wǎng)絡(luò)。例如，所提取的特征可以包括典型的活動性圖案和/或被分類為潛在地欺騙和非欺騙的活動性圖案。3.數(shù)據(jù)挖掘一數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)和/或多元數(shù)據(jù)，例如，本方法的實施例用于通過比如創(chuàng)建用戶定義個數(shù)的特征來提供輸入數(shù)據(jù)的簡化表現(xiàn)。廣義上說，通過NMF過程，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)映射在由該過程所發(fā)現(xiàn)的屬性或特征組上。例如，以這種方式，可以通過對文檔-詞(document-term)矩陣進行因數(shù)分解，來挖掘無結(jié)構(gòu)的文本數(shù)據(jù)。以這種方式，可以執(zhí)行潛在的語義分析形式，例如可以通過比較高維數(shù)語義空間中兩(優(yōu)選為鄰接的)段文本的矢量，以表征段落之間的語義相關(guān)程度。例如，可以使用特征提取來提取文檔集合的主題，其中通過包括關(guān)鍵詞及其頻率的組來表示文檔。每個主題(特征)由關(guān)鍵詞的組合來表示。然后，可以根據(jù)所發(fā)現(xiàn)的主題來表示集合中的文檔。可以理解，正值可以表示例如文檔組中的詞(或者詞組)的平均頻率；給出負(fù)結(jié)果的因數(shù)分析方法是沒有意義的。4.傳感器數(shù)據(jù)處理一數(shù)據(jù)包括傳感器數(shù)據(jù)，如化學(xué)計量數(shù)據(jù)、超譜或其它光譜/成像數(shù)據(jù)、表面等離子體共振數(shù)據(jù)、激發(fā)-發(fā)射矩陣光譜數(shù)據(jù)、光導(dǎo)數(shù)光譜數(shù)據(jù)等(例如，見"RecentAdvancementsinChemometricsforSMARTSensors",F.Vogt，B.Dable，J.Cramer禾口K.Booksh，Analyst,2004，Vol.129，第492-502頁，以及參考使用ALS(交替最小二乘)的迭代多元曲線解決方案；還參見"FeatureExtractionofMERISData",V.Tsagarigs禾卩V.Anastassopoulos，EsanvatSymposiumVI—2004年9月10日，Saltzburg，Austria,PosterSession2P13")。這樣，特征可以包括物理上有意義的頻譜分量，例如分量對頻譜的貢獻(和/或圖像的貢獻)。5.生物序列分析一數(shù)據(jù)包括生物序列數(shù)據(jù)，如基因、蛋白質(zhì)組、核苷或氨基酸序列數(shù)據(jù)、或者微陣列數(shù)據(jù)，例如用于匹配序列中不同片斷之間和/或與表達空間中的局部特征相對應(yīng)的數(shù)據(jù)部分之間的特征(序歹!j的部分)(例如，見"SubsystemIdentificationthoughDimensionalityReductionofLarge-ScaleGeneExpressionData",P.M.Kim禾卩B.Tidor，GenomeResearch,Vol13，第1706-1718頁，2003)。備選地，數(shù)據(jù)可以包括諸如原子坐標(biāo)數(shù)據(jù)之類的其它生物數(shù)據(jù)，例如用于配體-受體結(jié)合或交感位置識別。6.機器學(xué)習(xí)/識別技術(shù)一數(shù)據(jù)包括描述待識別的對象或?qū)ο蟛糠值臄?shù)據(jù)(這里，對象可以是有形的、或者無形的數(shù)據(jù)對象)，如圖像數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)、文本/文字?jǐn)?shù)據(jù)(用于分析)等(例如，見"Non-negativeMatrixFactorisationonaPossibleWaytoLearnSoundDictionaries",H.Asari，WatsonSchoolofBiologicalSciences,BoldSpringHarborLaboratory，2004年4月15曰(http:〃zadorlab.cshl.edu/asari/nmf.html))。優(yōu)選地，通過NMF過程來減小原始數(shù)據(jù)的屬性或維數(shù)的個數(shù)，因而便于學(xué)習(xí)。7.數(shù)據(jù)分析/模式識別一數(shù)據(jù)包括用于分析的數(shù)據(jù)，例如，用于搜索結(jié)果集群分析和/或網(wǎng)絡(luò)搜索的文檔參考列表(例如，見"DimensionalityReductionTechniquesforSearchResultsClustering",S.Osinski，MSCinAdvancedSoftwareEngineering,DepartmentofComputerScience,UniversityofSheffield,UK，2004年8月20日)，或者用于執(zhí)行或驗證機器解譯的詞校準(zhǔn)(alignment)數(shù)據(jù)(例如，見"AlignmentWordsusingMatrixFactorisaion"，C.Goutte，K.Yamada禾口E.Gaussier，http:〃acl.ldc.upenn.edu./acl2004/main/pdf/l87_pdf_2-col.pdf)。例如，這可以用于通過在搜索之前基于特征進行選擇來減少不進行搜索的數(shù)據(jù)?；谔卣鞯倪x擇(預(yù)先濾波)可以包括基于分類組來選擇文檔，從而識別與特定主題、地理區(qū)域等相關(guān)的所有文檔。這里(同樣在說明書的其它地方)，文檔可以包括多媒體材料等。其它分類型應(yīng)用包括個人數(shù)據(jù)分類，例如購買習(xí)慣、對問巻的響應(yīng)(例如，消費者調(diào)査、人口普查數(shù)據(jù)、心理問巻)、金融活動-識別騙局(例如，與利益索賠者有關(guān)的數(shù)據(jù))等。為了在特定示例上進行擴展，超市可以使用本方法實施例，基于會員卡數(shù)據(jù)來預(yù)測描述其消費者的購買習(xí)慣的最小分類數(shù)。這可以用于以特定組群為目標(biāo)而進行促銷和/或其它營銷活動?？梢灶愃频胤治鰧枎喌捻憫?yīng)，例如，產(chǎn)生精確再現(xiàn)多數(shù)組群響應(yīng)的最小子集。然后，可以對這些分類進行檢查，以調(diào)查態(tài)度或行為模式。此外，如果可以對單獨事件進行量化(例如，利益索賠)，則先前所述的行為模式可以被分類，并潛在地有助于對可能的騙局進行識別。這里描述的技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)組或文檔的代表性(例如，偽隨機)選擇，以確定特征組，然后應(yīng)用于大的數(shù)據(jù)組以提高速度。特征提取應(yīng)用還包括數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)分解和投影，以及模式識別。特征提取還可以用于提高監(jiān)督學(xué)習(xí)的速度和效果。在所述方法的一個優(yōu)選實施例中，數(shù)據(jù)包括待顯示圖像的數(shù)據(jù)(可以將該數(shù)據(jù)所表示的物理實體看作以電信號存儲的圖像)。針對這個(或其他)應(yīng)用，所述方法的實施例的一個具體優(yōu)點是，極大地提高了處理速度，典型地，可比傳統(tǒng)技術(shù)提高20至40倍。這使得所述方法的實施例適于例如在顯示實時視頻時實現(xiàn)多線尋址方案。在所述方法的優(yōu)選實施例中，更新值的確定包括與各個行和列的先前值大致無關(guān)地來確定被選行和列的新值(行/列定義了具有多個元素的矢量)。通常，盡管可能把行/列的先前值并入用于確定所述方法連續(xù)迭代的收斂程度的加權(quán)因數(shù)(將在之后進一步描述)，但是行/列的(矢量)值與其先前值無關(guān)，所以呈現(xiàn)出二階貢獻。優(yōu)選地，確定目標(biāo)貢獻包括確定目標(biāo)矩陣X與加權(quán)特征和之間的差，所述加權(quán)特征和通過把矩陣對中除了被選行的每一行與除了被選列的每個相應(yīng)列相乘而確定。可以理解，在目標(biāo)矩陣較大的情況下，可以對目標(biāo)矩陣進行細分，而且將所述方法應(yīng)用(優(yōu)選為并行地)于目標(biāo)矩陣的每個分離部分。例如，大的顯示器可以被分為四個象限，并將所述技術(shù)分別應(yīng)用于每個象限。優(yōu)選地，更新值的確定包括計算Gi^f"R，F(xiàn))和F^f2(R，G)的值，其中，R是具有I行和U列的矩陣，F(xiàn)是具有A行和U列的矩陣，而G是具有I行和A列的矩陣，f,和f2表示第一和第二函數(shù)，Gia表示G的第i行和第a列中的數(shù)據(jù)元素，而Fau表示F的第a行和第u列中的數(shù)據(jù)元素。優(yōu)選地，選擇&和f2以將用于測量被選行和列的乘積對目標(biāo)貢獻的逼近質(zhì)量的代價函數(shù)最小化。該代價函數(shù)可以包括平方歐氏距離、或者發(fā)散函數(shù)、或者一些其它代價函數(shù)。在一個優(yōu)選實施例中，根據(jù)以下來確定Gia和Fju:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage16</formula>其中，Riu表示R的第i行和第U列的數(shù)據(jù)元素，R通過以下給出W孤t其中，①iu表示I乘u矩降0的第i行和第u列中的數(shù)據(jù)元素。其中，在采用了歐氏代價函數(shù)的情況下，Oiu對于所有的i和u大致為l(imity)。在另一實施例中，Au具有形式O^WZiu+力，其中Ziu表示取決于x和R中至少一個的I乘u矩陣的第i行和第u列中的數(shù)據(jù)元素，而且y是小于1(優(yōu)選地小于O.l，更優(yōu)選地小于0.01)的正的常數(shù)。在一些優(yōu)選實施例中，a小于I和u中的較小者。在顯示器應(yīng)用中，a可能等于"復(fù)用比"，它描述了這樣的因數(shù)即通過該因數(shù)，與分別驅(qū)動每行時所需的行驅(qū)動初相(epoch)的個數(shù)相比，可以減少無源矩陣顯示器中的行驅(qū)動初相)的個數(shù)。例如，240線(單色)屏幕傳統(tǒng)上需要240個單獨的行驅(qū)動初相，但比如入=36，僅需要36(多線)個行驅(qū)動初相，每個行驅(qū)動初相定義了(利用列驅(qū)動信號組)在幀時段上構(gòu)建以產(chǎn)生期望圖像的子幀。因此，峰值驅(qū)動顯著減小，而且由于(對于OLED顯示器)峰值驅(qū)動與器件效率和壽命密切相關(guān)，所以極大地改善了顯示器壽命和/或功耗?？紤]到利用多線尋址技術(shù)，子幀序列為全部感知到的像素亮度做出貢獻，被顯示圖像的有效復(fù)用比仍低于參數(shù)a。例如，具有a420的240線顯示器可以具有有效復(fù)用比23，導(dǎo)致與使用脈沖調(diào)制每次驅(qū)動一行的傳統(tǒng)無源矩陣驅(qū)動方案相比，功耗在原理上從大約100w(主要由于顯示器電容以及復(fù)用比240所需的高電壓)減小至大約2w，而且顯示器壽命大約增長了十倍。備選地，可以從允許訪問更高顯示器亮度和/或更大顯示器格式或分辨率中獲益。此外，可以在顯示器的諸如分辨率、大小、亮度、壽命和功耗之類的規(guī)范之間作出折衷，以更好地滿足目標(biāo)應(yīng)用的需求(本領(lǐng)域技術(shù)人員將會理解，這里對于"子幀"的引用是指時間上的幀序列之一，在組合時，幀序列給出期望圖像的印象，而不是該圖像的空間細分，但是可以額外使用這種空間細分)。本方法還可以包括對第一和第二矩陣進行初始化，例如，將每個矩陣初始化為大致相同的值，從而它們組合以給出目標(biāo)矩陣的整體平均值，在顯示器的情況下是平均亮度和/或顏色值。然而，在所述方法的其它實施例中，例如在把所述方法重復(fù)應(yīng)用于緩慢改變的數(shù)據(jù)陣列/目標(biāo)矩陣的序列的情況下，可以將第一和第二矩陣的先前值用作確定這些矩陣的新值的基礎(chǔ)。例如，該技術(shù)可以用于確定用于顯示視頻數(shù)據(jù)的矩陣。然而，有時用于定義移動畫面的圖像流可以具有突變，例如從一個場景變化到另一個場景，因而該初始化可以以當(dāng)前圖像與先前圖像之間的差異度為條件。這可以通過確定當(dāng)前和先前圖像之間的差異、或者通過確定當(dāng)前圖像與通過將上述第一和第二矩陣進行組合而逼近的圖像之間的差異而確定。優(yōu)選地，非負(fù)約束是硬約束，例如，在更新值否則將會為負(fù)的情況下，通過把更新的行/列值設(shè)置為大致為零而實現(xiàn)所述非負(fù)約束。由于"負(fù)"發(fā)射實際上是不可實現(xiàn)的(然而目標(biāo)貢獻R可以是負(fù)的)，所以本領(lǐng)域技術(shù)人員將易于理解，在使用這些矩陣來驅(qū)動發(fā)射顯示器時，需要第一和第二矩陣的所有矩陣元素為零或為正。優(yōu)選地，通過l或優(yōu)選地為上限和下限來約束更新值，以避免對更新過程產(chǎn)生不利影響的被小的數(shù)除。如先前所提及的，本方法的實施例相當(dāng)快速地收斂到期望的目標(biāo)，然而通常會使用所述方法的兩次或多次迭代。可以采用固定次數(shù)的迭代(向可用于諸如視頻之類的一些應(yīng)用的處理時間提出限制)、或者可以重復(fù)所述方法，直至在第一和第二矩陣中大致沒有變化、或者直至這些變化小于閾值量、或者直至誤差或代價函數(shù)小于閾值。如之后在本方法實施例中所描述的，通過加權(quán)因數(shù)來控制收斂速度，可以隨收斂的進行、和/或依據(jù)目標(biāo)矩陣中的一個或更多個值(例如，為了對以低電平驅(qū)動的像素提供更好的收斂)、和/或依據(jù)像素顏色(由于人眼對綠色亮度比對紅色或藍色亮度能夠感知到更小的變化)對加權(quán)因數(shù)進行調(diào)整。在將所述方法用于驅(qū)動顯示器的情況下，優(yōu)選地，顯示器包括電光顯示器，更具體地是發(fā)射顯示器，例如OLED顯示器，特別是無源矩陣OLED顯示器、無機LED顯示器或等離子顯示器。因此，在所述方法的一個優(yōu)選實施例中，根據(jù)多線尋址，從第一和第二(因數(shù))矩陣的值中導(dǎo)出顯示器的行和列驅(qū)動。所述方法的實施例可以以載體介質(zhì)上包括的處理器控制代碼、或者在計算機程序產(chǎn)品中、或者在包括用于存儲各種矩陣的數(shù)據(jù)存儲器的計算機系統(tǒng)中、用于存儲處理器控制代碼的程序存儲器中、以及用于加載和執(zhí)行該代碼的處理器中、或者使用諸如ASIC(專用集成電路)或FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)之類的專用硬件來實現(xiàn)。因此，本發(fā)明還提供了一種設(shè)備，用于使用非負(fù)矩陣因數(shù)分解對定義目標(biāo)矩陣(X)的數(shù)據(jù)陣列中的數(shù)據(jù)進行數(shù)字處理，以確定矩陣對(F，G)，所述對的第一矩陣確定用于表示所述數(shù)據(jù)的特征組，所述對的第二矩陣確定所述特征的權(quán)重，從而所述第一和第二矩陣的乘積逼近所述目標(biāo)矩陣，所述設(shè)備包括用于輸入所述目標(biāo)矩陣數(shù)據(jù)(X)的裝置；用于選擇所述第一和第二矩陣中所述一個矩陣的行、以及所述第一和第二矩陣中另一個矩陣的列的裝置；用于確定所述被選行和列對所述目標(biāo)矩陣的目標(biāo)貢獻(R)的裝置；用于在非負(fù)約束下根據(jù)所述目標(biāo)貢獻來確定所述被選行和列的更新值的裝置；以及針對所述第一和第二矩陣的其它行和列重復(fù)所述選擇和確定、直至完成對所有所述行和列的更新的裝置。本發(fā)明的另一方面提供了一種驅(qū)動電光顯示器的方法，所述顯示器具有像素矩陣，所述方法包括把所述像素矩陣的圖像數(shù)據(jù)輸入圖像數(shù)據(jù)矩陣；把所述圖像數(shù)據(jù)矩陣因數(shù)分解為第一和第二因數(shù)矩陣的乘積；以及使用所述因數(shù)矩陣來驅(qū)動所述顯示器；其中，所述因數(shù)分解包括迭代地調(diào)整所述因數(shù)矩陣，從而它們的乘積接近于所述圖像數(shù)據(jù)矩陣；而且所述迭代調(diào)整包括依次調(diào)整所述因數(shù)矩陣中的一個矩陣的每行和所述因數(shù)矩陣中另一個矩陣的每列。廣義上講，所述迭代調(diào)整包括調(diào)整第一行列對，然后一個一個地調(diào)整行列對，直至因數(shù)矩陣中一個矩陣的所有行和因數(shù)矩陣中另一個矩陣的所有列得以更新。與傳統(tǒng)的"全矩陣"逼近(例如ALS)相比，這提供了不需要矩陣求逆運算就可實現(xiàn)的快速收斂(不同于標(biāo)準(zhǔn)的NMF技術(shù))。優(yōu)選地，與傳統(tǒng)的乘(或加)全矩陣更新規(guī)則過程不同(其中，通過將舊值與因數(shù)相乘、或者通過加/減舊值來確定新值)，與行/列的先前值獨立地來執(zhí)行行/列調(diào)整。以這種方式驅(qū)動顯示器與利用相同數(shù)據(jù)逐行驅(qū)動顯示器相比降低了像素的峰值亮度。本發(fā)明還提供了一種用于電光顯示器的驅(qū)動器，所述顯示器具有像素矩陣，所述驅(qū)動器包括用于將所述像素矩陣的圖像數(shù)據(jù)輸入圖像數(shù)據(jù)矩陣的輸入端；矩陣因數(shù)分解系統(tǒng)，用于將所述圖像數(shù)據(jù)矩陣因數(shù)分解為第一和第二因數(shù)矩陣的乘積；以及驅(qū)動器輸出端，用于使用所述因數(shù)矩陣來驅(qū)動所述顯示器；其中，所述矩陣因數(shù)分解系統(tǒng)被配置用于通過依次調(diào)整所述因數(shù)矩陣中一個矩陣的每行和所述因數(shù)矩陣中另一個矩陣的每列，迭代地調(diào)整所述因數(shù)矩陣，使得它們的乘積接近于所述圖像數(shù)據(jù)矩陣。本發(fā)明的另一方面提供了一種用于實現(xiàn)上述矩陣因數(shù)分解系統(tǒng)的集成電路。本發(fā)明的另一方面提供了一種對定義目標(biāo)矩陣(X)的數(shù)據(jù)陣列進行處理以確定因數(shù)矩陣對(F，G)、使得所述因數(shù)矩陣的乘積逼近所述目標(biāo)矩陣(X)的方法，所述方法包括為第一所述因數(shù)矩陣的單行或列確定某個值，當(dāng)應(yīng)用迭代時，更新規(guī)則將會收斂到該值，所述更新規(guī)則包括因數(shù)分解算法的更新規(guī)則，使用所述更新規(guī)則迭代地更新兩個因數(shù)矩陣以更加緊密地逼近目標(biāo)矩陣；利用所確定的值來更新所述行或列；針對第二所述因數(shù)矩陣的列或行重復(fù)所述確定和更新；以及重復(fù)所述第一和第二因數(shù)矩陣的確定和更新，以更新所述第一因數(shù)陣列的每行或列以及所述第二因數(shù)矩陣的每列或行。在實施例中，更新規(guī)則可以包括例如現(xiàn)有技術(shù)(例如"AlgorithmsforNon-negativeFactorisation",D.D.Lee禾卩H.S.Sung，AdvancesinNeuralInformationProcessingSystem,Vol13，2001)中所描述的歐氏傳統(tǒng)迭代器或發(fā)散最小化NMF或一些其它更新規(guī)則。廣義上講，可以理解，該方法的實施例通過短路(shortcircuiting)矩陣元素的迭代過程而提供"增進(gain)"，因而提供更快的收斂。可以在諸如盤、CD或DVD-ROM之類的數(shù)據(jù)載體、諸如只讀存儲器(固件)之類的可編程存儲器、或者在諸如光或電信號載體之類的數(shù)據(jù)載體上提供用于實現(xiàn)上述方法的處理器控制代碼。該代碼可以包括以傳統(tǒng)編程語言編寫的代碼(例如由數(shù)字信號處理器(DSP)執(zhí)行的代碼)、或以C編寫的代碼、或微代碼、或用于建立或控制ASIC或FPGA的代碼、或用于諸如Verilog(TradeMark)、VHDL或SystemC之類的硬件描述語言的代碼。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將會理解，該代碼(和/或相關(guān)數(shù)據(jù))可以分布在相互通信的多個耦合的組件之間。參照附圖，將僅通過示例，對本發(fā)明的這些和其它方面做進一步的描述，其中圖la和lb分別示出了穿過OLED器件的垂直橫截面、以及穿過無源矩陣OLED顯示器的簡化橫截面；圖2概念性地示出了無源矩陣OLED顯示器的驅(qū)動設(shè)置；圖3示出了己知的無源矩陣OLED顯示驅(qū)動器的框圖；圖4a至4e示出了分別用于傳統(tǒng)驅(qū)動方案和多線尋址驅(qū)動方案的行、列和圖像矩陣，幀周期上典型像素的相應(yīng)的亮度曲線，以及圖像矩陣的NMF因數(shù)分解的圖示表達；圖5a和5b示出了體現(xiàn)本發(fā)明方面的顯示驅(qū)動器，以及使用圖4e的矩陣來驅(qū)動顯示器的示例列和行驅(qū)動設(shè)置；圖6示出了使用圖像矩陣因數(shù)分解來驅(qū)動顯示器的方法的流程圖；圖7示出了體現(xiàn)本發(fā)明方面的NMF過程的流程圖；圖8圖示性地示出了圖4e的G和F矩陣的所選列和行的相乘，以確定余數(shù)(residual)矩陣；圖9a至9e分別示出了起始圖像，迭代1、2和3，10次迭代之后的輸出圖像，以及IO次迭代之后的第二壓縮輸出圖像，所有針對顯示的處理均根據(jù)本發(fā)明的實施例而進行；圖10a至10d示出了使用歐氏(左側(cè)圖像)和發(fā)散(右側(cè)圖像)代價函數(shù)，根據(jù)本發(fā)明的實施例進行處理的圖像的迭代1、2、3和10;以及圖11示出了與傳統(tǒng)NMF過程相比，根據(jù)本發(fā)明的實施例的過程的收斂速度的提高。具體實施方式將特別參考使用多線尋址(MLA)技術(shù)驅(qū)動有機發(fā)光二極管(OLED)顯示器來描述本發(fā)明的實施例，盡管已經(jīng)指出本發(fā)明的應(yīng)用并不限于此。有機發(fā)光二極管顯示器可以使用包括聚合物、小分子和樹狀高分子的材料，在取決于所采用材料的顏色范圍內(nèi)制造包括有機金屬LED的有機發(fā)光二極管。在WO90/13148、WO95/06400和WO99/48160中描述了基于聚合物的有機LED的示例；在WO99/21935和WO02/067343中描述了基于樹狀高分子的材料的示例；以及在US4,539,507中描述了所謂基于小分子的器件的示例。典型的OLED器件包括兩層有機材料，其中一層是具有諸如發(fā)光聚合物(LEP)、低聚物或發(fā)光低分子量材料之類的發(fā)光材料的層，而另一層是具有諸如聚噻吩衍生物或聚苯胺衍生物之類的空穴傳輸材料的層。可以以像素矩陣形式在基板上沉積有機LED，以形成單色或多色像素(pkdkted)顯示器?？梢允褂眉t、綠和藍發(fā)射子像素組來構(gòu)造多色顯示器。所謂有源矩陣顯示器具有與每個像素相關(guān)聯(lián)的存儲元件，典型地為存儲電容器和晶體管，而無源矩陣顯示器不具有這種存儲元件，而是被重復(fù)掃描以給出穩(wěn)定圖像的印象(impression)。其它無源顯示器包括分段(segmented)顯示器，其中多個段共享公共電極，而且可以通過向段的另一個電極施加電壓而點亮該段。不需要對簡單的分段顯示器進行掃描，但是在包括多個分段區(qū)域的顯示器中，可以將電極復(fù)用(以減小它們的個數(shù))，然后進行掃描。圖la示出了穿過OLED器件示例100的垂直橫截面。在有源矩陣顯示器中，像素區(qū)的部分被相關(guān)的驅(qū)動電路(未在圖la中示出)所占據(jù)。為了說明，對器件結(jié)構(gòu)做了少許簡化。OLED100包括基板102，典型為0.7mm或l.lmm的玻璃，但是可選為透明塑料或一些其它實質(zhì)上透明的材料。陽極層104在基板上沉積，典型包括大約150nm厚的ITO(銦錫氧化物)，在其一部分上設(shè)置金屬接觸層。典型地，該接觸層包括大約500nm的鋁、或者夾在鉻層之間的鋁層，有時將此稱為陽極金屬。涂有ITO和接觸金屬的玻璃基板可以從美國科寧(Corning,USA)得到。ITO上的接觸金屬有助于在不需要陽極連接透明的情況下、尤其對于與器件的外部接觸，提供減小的電阻路徑。在不需要接觸金屬、尤其在否則會遮住顯示器的情況下，通過蝕刻之前的標(biāo)準(zhǔn)光刻過程，從ITO中去除接觸金屬。實質(zhì)上透明的空穴傳輸層106在陽極層上沉積，然后是電致發(fā)光層108和陰極110。例如，電致發(fā)光層108可以包括PPV(聚(亞苯基次亞乙烯基))，而有助于匹配陽極層104和電致發(fā)光層108的空穴能級的空穴傳輸層106可以包括導(dǎo)電透明聚合物，例如來自德國BayerAG的PEDOT:PSS(聚苯乙烯-硫酸鹽-摻雜聚乙烯-二氧噻吩)。在典型的基于聚合物的器件中，空穴傳輸層106可以包括大約200nm的PEDOT;發(fā)光聚合物層108典型地大約為70nm厚?？梢酝ㄟ^旋涂(之后通過等離子蝕刻或激光消融，從不期望的區(qū)域內(nèi)去除材料)或者通過噴墨印刷來沉積這些有機層。在后一種情況下，例如，可以使用光致抗蝕劑在基板上形成堤(bank)112，以定義其中可以沉積有機層的阱(wdl)。這種阱定義了顯示器的發(fā)光區(qū)域或像素。陰極層IIO典型包括覆蓋有較薄鋁封蓋(capping)層的低功函金屬，如鈣或鋇(例如，通過物理蒸氣沉積進行沉積)?？蛇x地，可以緊鄰電致發(fā)光層設(shè)置附加層(如氟化鋇層)，用于改進的電子能級匹配?？梢酝ㄟ^使用陰極隔離器(未在圖la中示出)來實現(xiàn)或增強陰極線的相互電隔離。相同的基本結(jié)構(gòu)也可以用于小分子和樹狀高分子器件。典型地，在單個基板上制造多個顯示器，并在制造過程的結(jié)尾對基板進行劃線(scribed)，在封裝之前隔離的顯示器可以附在每個上以抑制氧化和濕氣侵入。為了照亮OLED，在陽極和陰極之前施加功率，在圖la中由電池118來表示。在圖la中示出的示例中，通過透明陽極104和基板102來發(fā)射光，而且陰極通常是反射性的；這種設(shè)備稱為"底部發(fā)射器"。還可以構(gòu)造通過陰極發(fā)射的器件("頂部發(fā)射器")，例如通過保持陰極層110的厚度小于大約50-100nm，從而陰極實質(zhì)上是透明的。可以理解，前述描述僅示出了一種類型的OLED顯示器，以有助于理解本發(fā)明實施例的一些應(yīng)用。存在多種其它類型的OLED，包括例如由NovaledGmbH制造的陰極在底部的反轉(zhuǎn)器件。此外，本發(fā)明實施例的應(yīng)用并不限于顯示器、OLED或其他?？梢砸韵袼鼐仃囆问皆诨迳铣练e有機LED，以形成單色或多色像素(pixellated)顯示器?？梢允褂眉t、綠和藍發(fā)射像素組來構(gòu)造多色顯示器。在這種顯示器中，通常通過激勵行(或列)線對單獨的元素進行尋址以選擇像素，并將像素的行(或列)寫入以創(chuàng)建顯示。所謂有源矩陣顯示器具有與每個像素相關(guān)聯(lián)的存儲元件，典型地為存儲電容器和晶體管，而無源矩陣顯示器不具有這種存儲元件，而是與TV畫面有些類似地被重復(fù)掃描，以給出穩(wěn)定圖像的印象?，F(xiàn)在參照圖lb，它示出了穿過無源矩陣OLED顯示器件150的簡化截面圖，其中，通過類似的附圖標(biāo)記來指示與圖la類似的元件。如圖所示，在陽極金屬104和陰極層110中分別定義的相互正交的陽極和陰極線的交點處，將空穴傳輸層106和電致發(fā)光層108細分為多個像素152。在圖中，在陰極層110中定義的導(dǎo)線154進入頁面中，示出了經(jīng)過以直角到達陰極線的多條陽極線158之一的截面圖?？梢酝ㄟ^在相關(guān)線之間施加電壓，對陰極和陽極線的交點處的電致發(fā)光像素152進行尋址。陽極金屬層104提供了與顯示器150的外部觸點，并可以(通過在陽極金屬引出端上延展(running)陰極層圖案)用作與OLED的陽極和陰極連接。上述OLED材料、尤其是發(fā)光聚合物和陰極易受氧化和受潮，因此將設(shè)備封裝在金屬箱111內(nèi)，通過UV可固化環(huán)氧膠113附著在陽極金屬層104上，膠內(nèi)的小玻璃珠防止金屬箱觸碰觸點或使觸點短路?，F(xiàn)在參照圖2，它在概念上示出了具有圖lb所示類型的無源矩陣OLED顯示器150的驅(qū)動設(shè)置。提供了多個恒流發(fā)生器200，每個與供電線202連接，并與多條列線204之一連接，為了清楚這里僅示出一條。還提供了多條行線206(這里僅示出了一條)，每一條可以通過開關(guān)連接210選擇性地與地線208連接。如圖所示，利用線202上的正電源電壓，列線204包括陽極連接158而行線206包括陰極連接154，但是如果供電線202對于地線208來說是負(fù)的，則該連接可以相反。如圖所示，顯示器的像素212具有提供給它的功率，因而被照亮。為了產(chǎn)生圖像，在依次激勵每一條列線的同時保持行連接210，直到對整個行進行尋址，然后選擇下一行并重復(fù)該過程。然而，優(yōu)選地，為了允許單個像素保持點亮(on)更久時間因而降低總驅(qū)動電平，選擇行并且并行地寫入所有列，即同時把電流驅(qū)動至每一個列線，從而以期望的亮度來照亮行中的每一個像素。在對下一列進行尋址之前，可以依次對列中的每個像素進行尋址，但這尤其因為列電容效應(yīng)而導(dǎo)致并不是優(yōu)選的。本領(lǐng)域技術(shù)人員將會理解，在無源矩陣OLED顯示器中，將哪些電極標(biāo)記為行電極、哪些標(biāo)記為列電極是任意的，而且在本說明書中可互換地使用"行"和"列"。通常向OLED提供電流控制而非電壓控制的驅(qū)動，這是由于OLED的亮度是通過流過器件的電流來確定的，這確定了它所產(chǎn)生的光子數(shù)。在電壓控制的配置中，亮度可以在顯示區(qū)域上改變，而且時間、溫度和老化使得難以預(yù)測在由給定電壓驅(qū)動時像素將呈現(xiàn)怎樣的亮度。在彩色顯示器中，顏色表示的精度也會受到影響。改變像素亮度的傳統(tǒng)方法是使用脈寬調(diào)制(PWM)來改變像素的點亮?xí)r間(on-time)。在傳統(tǒng)的PWM方案中，像素完全點亮或完全熄滅，但是像素的外在(apparent)亮度發(fā)生變化，這是由于觀察者眼睛的積分造成的?？蛇x方法是改變列驅(qū)動電流。圖3示出了根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的無源矩陣OLED顯示器的一般驅(qū)動電路的示意圖300。OLED顯示器由虛線302來表示，并包括多條n行線304，每條行線具有相應(yīng)的行電極觸點306，還包括多條m列線308，具有相應(yīng)的多個列電極觸點310。在所示出的設(shè)置中，OLED連接在每對行和列線之間，其陽極與列線連接。y驅(qū)動器314以恒定電流驅(qū)動列線308，而x驅(qū)動器316驅(qū)動行線304，選擇性地將行線與地連接。典型地，y驅(qū)動器314和x驅(qū)動器316均受處理器318的控制。電源320向電路(具體地向y驅(qū)動器314)供電。在US6,014,119、US6,201,520、US6,332,661、EP1，079,361A和EP1,091，339A中描述了OLED顯示驅(qū)動器的一些示例，而使用PWM的OLED顯示驅(qū)動器集成電路由ClareMicronixofClare,Inc.,Beverly,MA，USA出售。在申請人的待審申請WO03/079322和WO03/091983中描述了改進的OLED顯示驅(qū)動器的一些示例。尤其是在此一并引入作為參考的WO03/079322描述了一種具有改進的兼容性的數(shù)字可控可編程電流發(fā)生器。多線尋址(MLA)技術(shù)對可提高OLED顯示器壽命的技術(shù)存在持續(xù)的需求。尤其存在對可應(yīng)用于無源矩陣顯示器的技術(shù)的需求，這是由于它們的制造比有源矩陣顯示器要廉價得多。降低OLED驅(qū)動電平(因而亮度)可以明顯地提高器件壽命，例如將OLED的驅(qū)動/亮度減半可以使它的壽命提高大約4倍。先前描述了(見申請人較早的專利申請，/^W)如何采用多線尋址(MLA)技術(shù)來降低峰值顯示驅(qū)動電平，尤其在無源矩陣OLED顯示器中，因而增加了顯示器壽命。廣義上講，在驅(qū)動列電極(或者通常同時驅(qū)動包括行和列的組)時，MLA技術(shù)同時驅(qū)動兩個或更多個行電極，從而在多個行掃周期上、而不是以單行掃周期中的脈沖來構(gòu)建每一行(線)所需的發(fā)光輪廓(profile)。因此，可以減小每個線掃描周期內(nèi)的像素驅(qū)動，因而由于驅(qū)動電壓的減小和電容損耗的降低而延長了顯示器的壽命和/或降低了功耗。這是由于OLED壽命隨像素驅(qū)動(亮度)減小至典型在l與2之間的功率，單必須驅(qū)動像素以向觀察者提供相同外在亮度的時間長度實質(zhì)上僅隨像素驅(qū)動的減小而線性增加。MLA所提供的有益程度部分取決于共同驅(qū)動的線組之間的相關(guān)。圖4a示出了同一時間驅(qū)動一行的傳統(tǒng)驅(qū)動方案中的行G、列F和圖像X的矩陣。圖4b示出了多線尋址方案的行、列和圖像矩陣。圖4c和4d針對幀周期上被顯示圖像的典型像素、像素亮度或等效的像素驅(qū)動，示出了通過多線尋址所獲得的峰值像素驅(qū)動的減小。通常選擇行和列驅(qū)動信號，從而通過由驅(qū)動信號所確定亮度的實質(zhì)線性和來獲得由相應(yīng)電極所驅(qū)動的OLED像素(或子像素)的期望亮度。先前己經(jīng)描述了(AW)可控分流器，由于根據(jù)所確定的行驅(qū)動信號來劃分兩個或更多個行之間的列電流驅(qū)動信號。為了確定所需驅(qū)動信號，可以把用于顯示的圖像數(shù)據(jù)看作矩陣，并將其因數(shù)分解為兩個因數(shù)矩陣的乘積，一個因數(shù)矩陣定義了行驅(qū)動信號，另一個因數(shù)矩陣定義了列驅(qū)動信號。利用由這些矩陣所定義的連續(xù)的行和列信號組來驅(qū)動顯示器，以構(gòu)建被顯示的圖像，每組信號定義了被顯示圖像的子幀，大小與原始因數(shù)分解的矩陣相同。由于僅通過在多個子幀上對亮度進行平均而獲得一些益處，所以與傳統(tǒng)逐行掃描相比，行掃描周期(子幀)的總數(shù)可能但不一定減小(減小意味著圖像壓縮)。NMF數(shù)據(jù)處理優(yōu)選地，圖像矩陣因數(shù)分解包括非負(fù)矩陣因數(shù)分解(NMF)。廣義上講，在NMF中，將圖像矩陣X(非負(fù))因數(shù)分解為包括矩陣F和G的對，使得X近似等于F和G的乘積，根據(jù)其元素全部等于或大于零的約束來選擇F和G。典型的NMF算法通過旨在將諸如X和FG之間的平方歐氏距離之類的代價函數(shù)(costfunction)最小化，來迭代地更新F和G，以提高逼近度。由于不能驅(qū)動電致發(fā)光顯示器以產(chǎn)生"負(fù)"發(fā)光，所以非負(fù)矩陣因數(shù)分解對于驅(qū)動這種顯示器是有用的。圖4e中圖示性地示出了NMF因數(shù)分解過程。可以將矩陣F和G看作定義圖像數(shù)據(jù)的線性逼近的基礎(chǔ)，而且由于通常圖像包含一些固有的、相關(guān)的結(jié)構(gòu)而不是純粹的隨機數(shù)據(jù)，所以在許多情況下，可以以相對小數(shù)目的基礎(chǔ)矢量來實現(xiàn)良好的表現(xiàn)?？梢詫⒉噬@示器的彩色子像素視為三個獨立的圖像平面、或者共同作為單個平面。對因數(shù)矩陣中的數(shù)據(jù)進行分類，使得通常沿單方向(從顯示器的頂部至底部)照亮被顯示圖像的明亮區(qū)域，可以減小閃爍。可以在以下參考文獻中找到與NMF技術(shù)相關(guān)的背景信息D.D.Lee，H,S.Seung.Algorithmsfornon-negativematrixfactorization;P.Paatero,U.Tapper.Leastsquaresformulationofrobustnon-negativefactoranalysis.Chemometr.Intell.Lab.37(1997)，23-35;P.Paatero.Aweightednon-negativeleastsquaresalgorithmforthree-way'PARAFACfactoranalysis.Chemometr.Intell.Lab.38(1997),223-242;P.Paatero,P,K.Hopke，etc.Understandingandcontrollingrotationsinfactoranalyticmodels.Chemometr.Intell.Lab,60(2002),253-264;J.W.Demmel.Appliednumericallinearalgebra.SocietyforIndustrialandAppliedMathematics,Philadelphia.1997;S.Junllo,P.Paatero.Analysisofdailyprecipitationdatabypositivematrixfactorization.Environmetrics,5(1994),127-144;RPaatero,U.Tapper.Positivematrixfactorization:anon-negativefactormodelwithoptimalutilizationoferrorestimatesofdatavalues.Environmetrics,5(1994),111-126;C.LLawson，R.J.Hanson.Solvingleastsquaresproblems.Prentice-Hall,EnglewoodCliffs,NJ,1974;AlgorithmsforNon-negativeMatrixFactorization,DanielD.Lee,H.SebastianSeung,pages556-562，AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems13，PapersfromNeuralInformationProcessingSystems(NIPS)2000,Denver,CO,USA.MITPress2001;andExistingandNewAlgorithmsforNon-negativeMatrixFactorizationByWenguoLiu&JianliangYi(www.dcfl.gov/DCCI/rdwg/nmf.pdf;這里所討論的算法的源代碼可以在http:〃www.cs.utexas.edu/users/liuwg/383CPiOJect/CS—383C_Project.htm找到).圖5a示出了實現(xiàn)MLA尋址的無源矩陣OLED驅(qū)動器500的實施例的示意圖。在圖5a中，與參照圖3描述的相類似的無源矩陣OLED顯示器具有通過行驅(qū)動電路512驅(qū)動的行電極306和通過列驅(qū)動器510驅(qū)動的列電極310。這些行和列驅(qū)動器的細節(jié)在圖5b中示出。列驅(qū)動器510具有列數(shù)據(jù)輸入509，用于為一個或更多個列電極設(shè)置電流驅(qū)動；類似地，行驅(qū)動器512具有行數(shù)據(jù)輸入511，用于為兩個或更多個行設(shè)置電流驅(qū)動比。優(yōu)選地，輸入509和511是易于進行接口的數(shù)字輸入；優(yōu)選地，列數(shù)據(jù)輸入509針對顯示器302的所有U列設(shè)置電流驅(qū)動?？梢源谢虿⑿械卦跀?shù)據(jù)和控制總線502上提供顯示數(shù)據(jù)?？偩€502向幀存儲存儲器503提供輸入，幀存儲存儲器503存儲顯示器中每個像素的亮度數(shù)據(jù)，或存儲彩色顯示器中每個子像素的亮度信息(可以編碼為分離的RGB彩色信號、或亮度和色度信號、或其它方式)。存儲于幀存儲器503中的數(shù)據(jù)為顯示器的每個像素(或子像素)確定所期望的外在(apparent)亮度，并由顯示驅(qū)動處理器506借助第二讀取總線505來讀出該信息(在實施例中，可以省略總線505而使用總線502)。可以使用比如數(shù)字信號處理內(nèi)核，完全在硬件中或在軟件中、或者二者的組合中實現(xiàn)顯示驅(qū)動處理器506，例如采用專用硬件來加速矩陣運算。然而通常，在時鐘508的控制下并結(jié)合工作存儲器504進行操作，至少部分地通過所存儲的程序代碼或存儲于程序存儲器507中的微代碼來實現(xiàn)顯示驅(qū)動處理器506。例如，可以使用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字信號處理器和以傳統(tǒng)編程語言編寫的代碼來實現(xiàn)顯示驅(qū)動處理器。程序存儲器507中的代碼配置用于實現(xiàn)以下進一步描述的多線尋址方法的實施例，并可以在數(shù)據(jù)載體或可移除存儲器507a上提供該代碼。圖5b示出了適于利用因數(shù)分解的圖像矩陣來驅(qū)動顯示器的行和列驅(qū)動器。列驅(qū)動器1000包括一組實質(zhì)上可調(diào)整的恒定電流源1002，它們是共同聯(lián)動(gangedtogether)的，并具有用于設(shè)置進入每一個列電極的電流的可變參考電流Iref。該參考電流通過從例如圖4e中的矩陣F的行a的因數(shù)矩陣行中推導(dǎo)出的每列的不同值進行脈寬調(diào)制。行驅(qū)動IOIO包括可編程電流鏡1012，優(yōu)選具有針對顯示器每行或同時驅(qū)動行塊的每行的一個輸出。根據(jù)例如圖4e中的矩陣G的列a的因數(shù)矩陣列推導(dǎo)出行驅(qū)動信號?？梢栽谏暾埲嗽?004年9月30日提交的待審英國專利申請no.0421711.3、以及在提交于2005年9月29日并要求前一申請的優(yōu)先權(quán)的PCT申請GB2005/050168將其一并引入作為參考中找到適合的驅(qū)動器的其它細節(jié)，將這兩個申請在此引入作為參考。在其它設(shè)置中，可以額外或備選地采用改變對OLED像素的驅(qū)動、尤其是PWM的其它設(shè)置。圖6示出了使用NMF顯示圖像的示例過程的流程圖，這可以通過在圖5a的顯示驅(qū)動處理器506的程序存儲器507中存儲的程序代碼來實現(xiàn)。在圖6中，該過程首先讀取幀圖像矩陣X(步驟S600)，然后使用NMF將該圖像矩陣因數(shù)分解為因數(shù)矩陣F和G(步驟S602)。該因數(shù)分解可以在較早幀的顯示期間進行計算。然后在步驟604中，該過程以J個子幀驅(qū)動顯示器。步驟606示出了子幀驅(qū)動過程。該子幀過程設(shè)置G列fl—R以形成行矢量R。這通過圖5b的行驅(qū)動設(shè)置和縮放因數(shù)x來自動歸一化，因而通過歸一化R而推導(dǎo)出R—xR，從而元素之和為1。類似地對于F，行a—C以形成列矢量C。對它進行縮放使得最大元素值為1，給出縮放因數(shù)》jC。確定幀<formula>formulaseeoriginaldocumentpage29</formula>縮放因數(shù)/=，，通過^"設(shè)置參考電流，其中Io與傳統(tǒng)的每次掃描一行的系統(tǒng)中的全部亮度所需的電流相對應(yīng)，x和y因數(shù)補償了驅(qū)動設(shè)置所引起的縮放效應(yīng)(利用其它驅(qū)動設(shè)置，可以省略這些中的一個或兩個)。在此之后，在步驟S608，圖5b中示出的顯示驅(qū)動器在總幀周期的1/A內(nèi)，利用C驅(qū)動顯示器的列并利用R驅(qū)動顯示器的行。針對每個子幀重復(fù)這個過程，然后輸出下一幀的子幀數(shù)據(jù)。快速NMF數(shù)據(jù)處理現(xiàn)在將更加詳細地描述根據(jù)本發(fā)明的用于MLA和其它應(yīng)用的NMF數(shù)據(jù)處理過程的實施例。參照圖4e和圖7，體現(xiàn)本發(fā)明方面的NMF過程從初始化F和G開始(步驟S700),從而G和F的乘積等于X的平均值Xave^ge如下G-!!AF=(X細gc/A).1八u(1)對于相關(guān)圖像序列，可以使用先前找到的F和G的值。下標(biāo)分別指示行和列數(shù)；小寫下標(biāo)指示單個所選行或列(例如，a用于指示A行中的一行)；l是單位矩陣。優(yōu)選地，作為步驟S700之前的預(yù)處理步驟(未示出)，濾除空白行和列。該過程的總目標(biāo)是確定F和G的值，從而G》Ac/=4(2)所描述的過程每次利用G的單列")和F的單行")進行運算，步進經(jīng)過所有的行列對，從"=1至fl-A(步驟S702)。因此對于G的每列和F的每行，該過程首先計算所選行列對的余數(shù)RRj3，該余數(shù)包括目標(biāo)Xu;與G和F中除了所選列/行之外的所有其它列和行的組合貢獻的和之間的差(步驟S704):及;=義/y-Z針對G和F的每個所選行列對"，目標(biāo)在于所選行列對的貢獻等于余數(shù)RrA如圖8中示意性所示。以數(shù)學(xué)術(shù)語表示，該目標(biāo)在于其中，^"定義了具有復(fù)用率(muxrate)A的/Xt/圖像子幀(A個子幀獲得完整的/Xt/顯示圖像)。針對G的所選列"的每個/元素G^和F的所選行a的每個t/元素Fau，可以對等式(4)進行求解(步驟S706)。該求解取決于代價函數(shù)。例如，針對(4)執(zhí)行最小平方擬合(歐氏代價函數(shù))，把左側(cè)乘以F^F^u(這是標(biāo)量值，從而不需要矩陣求逆以在兩側(cè)除以該值)，把右側(cè)乘以F^u，允許直接計算Gia。這將在之后更加詳細地描述。一些示例解決方案如下。對于旨在將以下表達式最小化的歐氏代價函數(shù)，其中A和B是非負(fù)矩陣X和G.F:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage31</formula>(5)對于旨在將以下最小化(log的底數(shù)為e)的"發(fā)散"代價函數(shù)(Lee禾口Seung，<formula>formulaseeoriginaldocumentpage31</formula>(6)其中，<formula>formulaseeoriginaldocumentpage31</formula>對于一般化的方法:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage31</formula>(7)其中，①,u是(/Xt/矩降0的)參數(shù)，它可以是常數(shù)或可以取決于6^，"^"和^',中的一個或更多個，并且控制收斂速度(之后給出更多的細節(jié))。為了提供非負(fù)約束，在步驟S708，將Gia和Fw中小于零的值設(shè)為零(或較小值)(允許R7的元素為負(fù))。優(yōu)選地(但不是必需地)，為了防止除以零(或無窮)，可以通過例如0.01或O.001和10或100的上限和/或下限來限制Gia和F^的值；這些可以根據(jù)應(yīng)用而改變(步驟S710)?？蛇x但優(yōu)選地，然后對該過程進行例如預(yù)定迭代次數(shù)的迭代(步驟S712)。如之后更加詳細描述的，由于人眼對于低亮度電平的小亮度差異比對于高亮度電平的小亮度差異更加敏感，所以歐氏代價函數(shù)不一定是最佳的，而且最終圖像中的RMS(均方根)誤差不一定是具有優(yōu)點的最佳圖像(盡管方便)?？梢岳斫猓鲜鲞^程并不采用傳統(tǒng)的乘法更新規(guī)則，其中，F(xiàn)和G每個均乘以因數(shù)，以使它們更接近于代價函數(shù)的駐點(stationarypoint)。作為替代，針對依次所選的F和G的單個列/行對來聯(lián)合地確定新值，計算Gia和Fau元素的新值，而不必參照它們的先前值，在上面的等式(5)-(7)中，該計算是針對比如取決于F和Ra的G,a的新值，但是可以從等式(3)中看出，Ra并不取決于列Gia。發(fā)明人認(rèn)識到，存在從任何傳統(tǒng)的完整矩陣過程中推導(dǎo)出快速收斂逐對更新的NMF過程的一般方法。廣義上講，完整矩陣過程用于確定針對單個列/行，該過程將會收斂至何值，然后該計算用于確定這些收斂值的代數(shù)表達。然后，該代數(shù)表達用于逐所選對地對因數(shù)矩陣進行逐對的列和行更新。這針對歐氏和發(fā)散代價函數(shù)的示例而示出，但是也可以用于其它的完整矩陣NMF過程以產(chǎn)生新的快速收斂過程。然后，描述這些示例性示例的備選推導(dǎo)和一般化。使用針對歐氏最小化NMF的標(biāo)準(zhǔn)迭代器(僅示出一個迭代器；結(jié)果可通過對稱性而應(yīng)用于其它迭代器)，針對僅對一個子幀執(zhí)行的迭代來表達，小寫下標(biāo)指示單個元素(行或列)，而大寫下標(biāo)指示整個范圍上的運算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage32</formula>把<formula>formulaseeoriginaldocumentpage33</formula>(9)和<formula>formulaseeoriginaldocumentpage33</formula>(10)代入(8)，得到<formula>formulaseeoriginaldocumentpage33</formula>(11)可以進行展開，得到<formula>formulaseeoriginaldocumentpage33</formula>(12)考慮該表達式在每次迭代時不是使用一次、而是使用多次，直至Gm達到平衡的情況?？赏ㄟ^以下的兩種方式之一來達到平衡a)G,a趨于零或b)比率趨于l。對于比率等于l:5.-CG.=-^_屮m、(13)可以看出，當(dāng)G、F和X中的所有項為正時，等式(12)不會產(chǎn)生負(fù)的G元素，然而等式(13)可以返回負(fù)值，并且這正是當(dāng)重復(fù)應(yīng)用(12)致使G,。趨于0時(13)返回負(fù)值的情況。因此，在這種情況下，將G,a設(shè)為零或某個最小值。還應(yīng)注意，如果Ca非常小或為零，則可能產(chǎn)生失真的較大值，在這種情況下，可以對G,。應(yīng)用合理的最大限制?？梢詫⒕哂杏糜贔的類似迭代器的等式(13)用作備選歐氏最小化迭代器，以每次一個a下標(biāo)而步進經(jīng)過兩個矩陣。圖9示出了以上過程的IO次迭代的結(jié)果(按照與圖4e相對應(yīng)的格式)。圖9a至9e分別示出了起始圖像、迭代1、2和3、以及10次迭代之后的輸出圖像。圖像是單色的，126像素寬乘100像素高，以及利用統(tǒng)一的F和G對該過程進行初始化(圖9b);對最終圖像的G的列和F的行應(yīng)用質(zhì)心(centroid)分類；使用100個子幀(A=100)。其結(jié)果的特征如下圖像行數(shù)(原始MUX)100未處理的MLAMUX100有效的MLAMUX32.418824估計壽命期望增進(gain)*3.084628*注釋采用對驅(qū)動電平的壽命期望的二次相關(guān)利用一半的行(A=50)的第二次運行給出了圖9f示出的結(jié)果。迭代器適應(yīng)于最小值0.001和最大值10，在完整幀的每次迭代之后，行矩陣的每列重新歸一化為最大值1。這次運行的結(jié)果的特征如下圖像行數(shù)(原始MUX)100未處理的MLAMUX50有效的MLAMUX19.879786估計壽命期望增進*5.030235*注釋采用對驅(qū)動電平的壽命期望的二次相關(guān)使用發(fā)散最小化NMF的標(biāo)準(zhǔn)迭代器(僅示出一個迭代器；結(jié)果可通過對稱性而應(yīng)用于其它迭代器)，針對僅對一個子幀執(zhí)行的迭代來表達，小寫下標(biāo)指示單個元素(行或列)，而大寫下標(biāo)指示整個范圍上的運算-<formula>formulaseeoriginaldocumentpage34</formula>(14)展開并分出比率內(nèi)的G,。項<formula>formulaseeoriginaldocumentpage35</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage36</formula>如果可以假設(shè)G,。C"《1，則(通過泰勒級數(shù)展開):<formula>formulaseeoriginaldocumentpage36</formula>把(19)代入(18)，得到:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage36</formula>將該式展開為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage36</formula>k(21)如上所述參考歐氏最小化迭代器，利用重復(fù)應(yīng)用上述迭代器的原理，可以得出相同的結(jié)論，即當(dāng)G,。的值接近于零或比率接近于1時，G,a值將會達到穩(wěn)定值。對于比率接近1:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage36</formula>以及對于""的情況，G,。將趨于零。實際中，優(yōu)選地，將G(以及通過對稱性，F(xiàn))的所有值限制于兩個界限之內(nèi)(例如，0.001《G，F(xiàn)《1000)似乎提供了良好的解。圖10a至10d示出了使用歐氏(左側(cè)圖像)和發(fā)散(右側(cè)圖像)代價函數(shù)、根據(jù)上述技術(shù)而處理的100x100像素單色圖像的迭代1、2、3和10。對于全部子幀的解，20次迭代之后的結(jié)果是<table>tableseeoriginaldocumentpage37</column></row><table>一般性結(jié)論是在產(chǎn)生更加可識別的圖像方面，快速發(fā)散NMF比快速歐氏NMF更快，但具有更大的RMS亮度誤差；而且，快速發(fā)散NMF產(chǎn)生了更為(得多)分布的解，即平均有效MUX率更低，有時是差兩倍。接下來描述可以應(yīng)用于本發(fā)明實施例中的一般的快速NMF技術(shù)。目標(biāo)是確定G和F的值，從而<formula>formulaseeoriginaldocumentpage37</formula>(23)將該式表示為各項之和/盧<formula>formulaseeoriginaldocumentpage37</formula>(24)其中，如前，小寫下標(biāo)表示單個元素，大寫下標(biāo)表示整個范圍，從而，例如Gh表示單個子幀行信號矢量。所感興趣的是獲得單個子幀的最佳擬合<formula>formulaseeoriginaldocumentpage38</formula>(25)可以使用最小平方擬合過程來對G或F進行求解。最小平方擬合的導(dǎo)出如下a-(^4)一1^(26)其中，a是包含"個未知常數(shù)的矢量，」是已知參數(shù)的mXn矩陣，而6是包含m個己知結(jié)果的矢量(例如，與更加熟悉的符號y-Xa進行比較，其中，y的每個值與a的解Xi、x2、...的值相關(guān)聯(lián))。如果"〉m(即，如果未知常數(shù)比結(jié)果更多)，則J^為奇異的并且是不可逆的。這里，直接把(26)的過程應(yīng)用于(25)，乘以FTaU，以對G的單個值(即Gia)進行求解<formula>formulaseeoriginaldocumentpage38</formula>加(27)由于/^/可以是矢量，因而F^i^^是單個標(biāo)量值，所以不需要矩陣求逆。這是根據(jù)原始歐氏最小化NMF而精確推導(dǎo)出的快速迭代器。將(26)應(yīng)用于(25)對F進行求解，產(chǎn)生類似的結(jié)果。如果期望，可以通過引入iw來更加簡單地表示該結(jié)果，/,t/是其它子幀未解決的剩余亮度，即:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage39</formula>所以(27)和F的迭代器成為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage39</formula>(29)以類似的方式重新表達快速發(fā)散迭代器:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage39</formula>(31)該重新表達提出了其它選擇，以及如何解決上述技術(shù)的一些缺點，尤其是涉及對絕對差進行最小化的歐氏最小化趨于在黑色電平中產(chǎn)生噪聲，以及發(fā)散最小化容易發(fā)生卡住(stuck)。(29)和(30)的檢驗產(chǎn)生了多個觀測。首先，發(fā)散最小化通過與該位置處的像素亮度近似成反比的因數(shù)對和進行加權(quán)。這似乎更加成功地、正確地保留了黑色電平，然而比率中的和未得到平衡，艮P，分子和分母中的項不相同。這可以解釋本方法為什么可以非?？焖俚氐玫讲糠纸?partialsolution),但是有時不能繼續(xù)進行以得到良好的最終解。這表示需要對良好的迭代器進行均衡，然而進行加權(quán)以改進黑色電平將會是有利的。'義上講，所描述的方法具有以下一般形式:y兄F①.￡/，"wlx氣/=1(32)例如，如果(^:=1，則(32)成為快速歐氏迭代器。其它優(yōu)選可能性包括①,"(^""),^-"(^"+"和^,V"""^)，其中，y是較小的值，以防止除以零(例如，r=o.ooi)。所有這些收斂迅速產(chǎn)生接近于(29)的RMS亮度誤差，但是具有低得多的發(fā)散(最初并不具有像(30)—樣快的發(fā)散的收斂，但是一旦其卡住會便追上并超過)，而且明顯地產(chǎn)生了低得多的RMS灰度電平誤差，并且更好地保存了黑色電平，(因而)獲得了更好的色彩飽和度(在彩色顯示器中)。例如，考慮a"-u(^^+0;在過程的起始處，X和R是不同的，從而巾&,具有階數(shù)1，但是隨著過程的迸行，R變小，而a、，接近于"C^)，從而隨著該過程的進行，權(quán)重自動改變以提供改進的收斂?？蛇x地，權(quán)重巾&,還可以包括顏色相關(guān)項(加權(quán)函數(shù))，例如，用于為一種顏色(如綠色)提供比另一種顏色(如紅色或藍色)更好的收斂。這可以有助于使該過程的性能(例如，由RMS誤差或其它一些具有優(yōu)點的圖像來衡量)與人眼的特性相匹配?？梢圆捎妙愃频募夹g(shù)，通過向人眼不成比例地更加敏感的低亮度分量賦予額外的權(quán)重，來減小灰度空間中的噪聲。也可以以簡化的形式重新表示以上等式，這有助于其實際應(yīng)用。在以下的重新表示中，采用了備選命名，其中，輸入圖像由具有元素Vxy的矩陣V給出，而且R表示當(dāng)前行矩陣、C表示當(dāng)前列矩陣、Q表示V和R.C之間的剩余誤差，p是子幀個數(shù)，flvemge表示平均值，而表示可選伽馬修正函數(shù)。將變量如下初始化<formula>formulaseeoriginaldocumentpage41</formula>NMF系統(tǒng)的實施例針對;^1至總子幀數(shù)執(zhí)行以下計算起始<formula>formulaseeoriginaldocumentpage41</formula>，對于每個x和y<formula>formulaseeoriginaldocumentpage41</formula>，對于每個；；<formula>formulaseeoriginaldocumentpage41</formula>，對于每個；c<formula>formulaseeoriginaldocumentpage41</formula>，對于每個x和_y循環(huán)至起始變量bias防止被零除，而R和C的值趨向于(pulltowards)該值?？梢酝ㄟ^initialRCX權(quán)重X列數(shù)來確定bias的值，其中，列數(shù)是x，而權(quán)重例如在64和128之間。以上所描述的技術(shù)可應(yīng)用于基于有機和無機LED的顯示器。所描述的尋址方案在一個軸上具有脈寬調(diào)制的列驅(qū)動(時間控制)，在另一個軸上具有分流比(電流控制)。對于無機LED,電壓與對數(shù)電流成正比(所以通過電壓的乘積由對數(shù)電流之和給出)，然而，對于OLED，存在二次電流-電壓相關(guān)性。結(jié)果，在使用上述技術(shù)驅(qū)動OLED時，采用PWM非常重要。這是由于即使使用電流控制，仍存在對給定電流所需的像素上的電壓做出定義的特性，而且僅利用電流控制，不一定能夠為子幀的每個像素施加正確的電壓。然而，所述方案能夠正確地用于OLED，這是因為對行進行驅(qū)動以實現(xiàn)期望的電流，并利用PWM時間對列進行驅(qū)動，實際上對列和行驅(qū)動迸行了去耦，從而通過提供兩個分離的控制變量而對電壓和電流變量進行去耦。一些進一步的優(yōu)化如下由于在行之間共享電流，如果一行中的電流增加，則剩余行中的電流減小，所以優(yōu)選(但非必需)地，對參考電流和子幀時間進行縮放以進行補償。例如，可以以使每個子幀中的峰值像素亮度相等(還減小了最差情況/峰值亮度老化)為目標(biāo)來調(diào)整子幀時間。在實際中，這受到最短可選子幀時間以及最大列驅(qū)動電流的限制，但是由于該調(diào)整只是二階優(yōu)化，所以這不是問題。更晚的子幀應(yīng)用逐漸更小的修正，因而它們趨于整體更加黯淡，而更早的子幀趨于更加明亮。對于PWM驅(qū)動，可以通過使PWM周期的起始隨機地抖動以減小峰值電流，而不總是使PWM周期的起始是該周期的"工作(on)"部分。在直接的實際實現(xiàn)中，在非工作時間(off-time)大于50°/。的情況下，可以通過在可用周期結(jié)尾處針對半數(shù)PWM周期啟動"工作"部分定時，以較低的復(fù)雜度來實現(xiàn)類似的益處。潛在地，這能夠?qū)⒎逯敌序?qū)動電流減小50%。對于包括紅(R)、綠(G)和藍(B)(子)像素的行(即，RGB、RGB、RGB行圖案)，由于每個(子)像素具有不同的特性，所以施加于行的給定電壓可能不會實現(xiàn)針對每個不同顏色OLED(子)像素的精確的期望驅(qū)動電流。因此優(yōu)選地，在實施例中，使用具有包括紅、綠和藍(子)像素的分離可驅(qū)動行(即，包括具有相應(yīng)的RRRR...，GGGG...和BBBB...圖案的三行的組)的OLED顯示器；這種類型的顯示器配置還可以提供制造上的優(yōu)點。，已經(jīng)特別參照基于OLED的顯示器描述了本發(fā)明的實施例。然而，這里所描述的技術(shù)也可以應(yīng)用于其它類型的顯示器，包括但不限于真空熒光顯示器(VFD)和等離子顯示面板(PDP)、以及其它類型的電致發(fā)光顯示器，通常如厚薄(TFEL)膠片(film)電致發(fā)光顯示器、例如iFire(RTM)顯示器、大規(guī)模無機顯示器和無源矩陣驅(qū)動顯示器。本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識到，如先前所描述的，上述方法的實施例可以在專用集成電路上、或者通過門陣列、或以DSP(數(shù)字信號處理器)上的軟件、或這些的某種組合來實現(xiàn)。圖11中示出了與傳統(tǒng)NMF過程相比上述過程的收斂速率的改進?？梢钥闯觯@里所描述的技術(shù)在本例中的收斂比傳統(tǒng)過程的收斂要快一個數(shù)量級。從示例中可以看出，這里所描述的技術(shù)比傳統(tǒng)技術(shù)更快地開始收斂。上述技術(shù)的實施例提供了這樣的圖像數(shù)據(jù)處理，它在僅僅5-20個步驟中以全幀MLA解而收斂，產(chǎn)生了具有與MUX增進相同或更大的解，此外，可以比所需迭代次數(shù)達到1000的傳統(tǒng)過程更好地處理文本和圖標(biāo)圖像內(nèi)容。在實施例中，可設(shè)想該速度對于實時視頻應(yīng)用是足夠的。將它與極大地降低MUX率的能力相結(jié)合，使得無源矩陣TV大小的屏幕(比如8"及以上)與有源矩陣等效物相比具有略高的功耗和低得多的成本。作為示例，在能夠以MLA無源矩陣來驅(qū)動32"對角VGA屏幕，而僅比有源矩陣等效物多消耗50%的功率。毫無疑問，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以多種有效的備選。例如，以上描述的圖像處理計算的一般特性與諸如數(shù)碼攝像機之類的消費電子類成像設(shè)備所執(zhí)行的操作沒有不同，而且可以方便地在這種設(shè)備中實現(xiàn)本方法的實施例?？梢岳斫?，本發(fā)明并不限于所描述的實施例，并且包括位于所附權(quán)利要求的精神和范圍內(nèi)的、對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說顯而易見的修改。權(quán)利要求1.一種使用非負(fù)矩陣因數(shù)分解對定義目標(biāo)矩陣(X)的數(shù)據(jù)陣列中的數(shù)據(jù)進行數(shù)字處理以確定矩陣對(F，G)的方法，所述對的第一矩陣確定用于表示所述數(shù)據(jù)的特征組，所述對的第二矩陣確定所述特征的權(quán)重，從而所述第一和第二矩陣的乘積逼近所述目標(biāo)矩陣，所述方法包括輸入所述目標(biāo)矩陣數(shù)據(jù)(X)；選擇所述第一和第二矩陣中所述一個矩陣的行，并選擇所述第一和第二矩陣中另一個矩陣的列；確定所述被選行和列對所述目標(biāo)矩陣的目標(biāo)貢獻(R)；在非負(fù)約束下，根據(jù)所述目標(biāo)貢獻，確定所述被選行和列的更新值；以及針對所述第一和第二矩陣的其它行和列重復(fù)所述選擇和確定，直至完成對所有所述行和列的更新。2、如權(quán)利要求l所述的方法，其中，所述更新值的確定包括與所述被選行的先前值大致無關(guān)地確定所述被選行的新值，以及與所述被選列的先前值大致無關(guān)地確定所述被選列的新值。3、如權(quán)利要求1或2所述的方法，其中，所述目標(biāo)貢獻(R)的確定包括確定所述目標(biāo)矩陣(X)與根據(jù)所述第一和第二矩陣中除所述被選行和列之外的所有所述行和列而確定的加權(quán)特征和之間的差。4、如權(quán)利要求l、2或3所述的方法，其中，所述更新值的確定包括計算G^f,(R，F(xiàn))和F^f2(R，G)的值，其中R是具有I行和U列的矩陣，F(xiàn)是具有A行和U列的矩陣，而G是具有I行和A列的矩陣，&和&表示第一和第二函數(shù)，Gia表示G的第i行和第a列中的數(shù)據(jù)元素，而Fau表示F的第a行和第u列中的數(shù)據(jù)元素。5、如權(quán)利要求4所述的方法，其中，選擇&和&以將用于測量所述被選行和列的乘積對所述目標(biāo)貢獻的逼近質(zhì)量的代價函數(shù)最小化。6、如權(quán)利要求5所述的方法，其中，所述代價函數(shù)包括所述被選行和列的乘積與所述目標(biāo)貢獻之間的平方歐氏距離。7、如權(quán)利要求5所述的方法，其中，所述代價函數(shù)包括所述被選行和列的乘積與所述目標(biāo)貢獻之間的發(fā)散函數(shù)。8、如權(quán)利要求4或5所述的方法，其中，根據(jù)以下來確定Gia和Fiu:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>其中Riu表示R的第i行和第U列中的數(shù)據(jù)元素，R通過以下給出而0iu表示I乘U矩陣O的第i行和第u列中的數(shù)據(jù)元素。9、如權(quán)利要求8所述的方法，其中，①iu對于所有的i和u大致為1。10、如權(quán)利要求8所述的方法，其中，Oiu具有形式。i^,Zi"+力，Ziu表示取決于X和R中至少一個的I乘U矩陣的第i行和第u列中的數(shù)據(jù)元素，而且y為正。11、如權(quán)利要求4至10之一所述的方法，其中，A小于I和U中的較小者。12、如前述權(quán)利要求之一所述的方法，還包括對所述第一和第二矩陣進行初始化。13、如權(quán)利要求12所述的方法，其中，所述數(shù)據(jù)包括時間序列圖像中的圖像的圖像數(shù)據(jù)，而且所述初始化以所述圖像與先前圖像之間的差異度為條件。14、如前述權(quán)利要求之一所述的方法，其中，受到非負(fù)約束的所述確定包括在更新值否則為負(fù)的情況下，把所述更新值設(shè)置為大致為零。15、如前述權(quán)利要求之一所述的方法，還包括將所述更新值約束在最小值和最大值之間。16、如前述權(quán)利要求之一所述的方法，還包括多次迭代地重復(fù)對所述第一和第二矩陣的所有所述行和列的所述更新。17、如前述權(quán)利要求之一所述的方法，其中，所述數(shù)據(jù)包括定義圖像的圖像數(shù)據(jù)，由所述第一矩陣確定的所述特征組包括子幀組，所述子幀組在根據(jù)由所述第二矩陣確定的所述權(quán)重進行組合時，逼近所述圖像。18、一種用于驅(qū)動顯示器的方法，所述顯示器包括設(shè)置在行和列中的多個像素，所述方法包括采用如權(quán)利要求1至16之一所述方法把顯示數(shù)據(jù)處理為所述目標(biāo)矩陣數(shù)據(jù)(X)，以確定所述第一和第二矩陣(F,G)，并使用多個子幀驅(qū)動所述顯示器以形成圖像，每個子幀具有包括響應(yīng)所述第一和第二矩陣中的一個矩陣的行和所述第一和第二矩陣中另一個矩陣的列而驅(qū)動的像素的所述行和列。19、一種圖像匹配方法，所述方法包括輸入用于匹配的目標(biāo)圖像作為所述目標(biāo)矩陣數(shù)據(jù)；如權(quán)利要求1至16之一所述對所述圖像數(shù)據(jù)進行處理，以確定所述第一和第二矩陣；把來自所述第一和第二矩陣中至少一個矩陣的數(shù)據(jù)與包括用于第二圖像的相應(yīng)第一和/或第二矩陣的數(shù)據(jù)的已存儲數(shù)據(jù)進行比較；以及響應(yīng)所述比較而輸出圖像匹配數(shù)據(jù)。20、如權(quán)利要求19所述的方法，其中，所述已存儲數(shù)據(jù)包括非易失性存儲器中以所述第一和/或第二矩陣的形式而保存的多個圖像的數(shù)據(jù)。21、如權(quán)利要求19所述的方法，其中，所述已存儲數(shù)據(jù)包括從所述第二圖像導(dǎo)出的已存儲數(shù)據(jù)，所述方法還包括輸入所述第二圖像數(shù)據(jù)，并處理所述數(shù)據(jù)輸入以確定所述第二圖像的所述第一和第二矩陣。22、如權(quán)利要求19、20或21所述的方法，其中，所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)均定義了生物計量圖像，尤其是臉部圖像。23、一種用于為數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)提供安全數(shù)據(jù)的方法，所述方法包括讀取所述網(wǎng)絡(luò)上的業(yè)務(wù)量，以提供用于進行分析的數(shù)據(jù)；如權(quán)利要求1至16之一所述對用于分析的所述數(shù)據(jù)迸行處理，以確定所述第一和第二矩陣；以及根據(jù)所述第一和第二矩陣中至少一個矩陣來分析數(shù)據(jù)，以確定所述網(wǎng)絡(luò)的安全數(shù)據(jù)。24、如權(quán)利要求23所述的方法，還包括響應(yīng)所述分析而控制對所述網(wǎng)絡(luò)上的業(yè)務(wù)量的訪問。25、一種數(shù)據(jù)挖掘方法，所述方法包括把如權(quán)利要求1至16之一所述的方法應(yīng)用于存儲在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，以確定所發(fā)現(xiàn)的特征組；以及輸出從根據(jù)所述所發(fā)現(xiàn)的特征而存儲的所述數(shù)據(jù)的表示中導(dǎo)出的分析數(shù)據(jù)。26、一種用于處理傳感器數(shù)據(jù)的方法，所述方法包括輸入所述傳感器數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)陣列；以及使用如權(quán)利要求1至16之一所述的方法來處理所述傳感器數(shù)據(jù)；以及輸出根據(jù)所述特征組而表示的所述處理后的數(shù)據(jù)。27、一種用于分析生物學(xué)數(shù)據(jù)的方法，所述方法包括輸入所述生物學(xué)數(shù)據(jù)；使用如權(quán)利要求1至16之一所述的方法來處理所述生物學(xué)數(shù)據(jù)，以確定表示所述生物學(xué)數(shù)據(jù)的特征的特征數(shù)據(jù)；以及使用所述特征數(shù)據(jù)來分析所述生物學(xué)數(shù)據(jù)。28、如權(quán)利要求27所述的方法，其中，所述生物學(xué)數(shù)據(jù)包括原子坐標(biāo)數(shù)據(jù)，而且所述特征與生物學(xué)實體物理上類似的或互補的特征相對應(yīng)。29、如權(quán)利要求27所述的方法，其中，所述生物學(xué)數(shù)據(jù)包括序列數(shù)據(jù)，尤其是基因序列數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)、微陣列數(shù)據(jù)、氨基酸序列數(shù)據(jù)、以及核苷序列數(shù)據(jù)中的一個或更多個，所述方法還包括輸出用于對所述生物學(xué)數(shù)據(jù)的部分進行匹配的分析數(shù)據(jù)。30、一種對數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進行示教的方法，所述方法包括輸入所述數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)待學(xué)習(xí)的多個數(shù)據(jù)對象實例的數(shù)據(jù)對象數(shù)據(jù)；使用如權(quán)利要求1至16之一所述的方法來處理所述數(shù)據(jù)對象數(shù)據(jù)，以識別對定義所述對象的特征的一個或更多個特征做出定義的特征數(shù)據(jù)；以及使用所述特征數(shù)據(jù)來更新所述數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的信息存儲器。31、如權(quán)利要求30所述的方法，其中，所述特征的個數(shù)或維數(shù)小于所述對象的屬性個數(shù)或維數(shù)。32、一種數(shù)據(jù)分析方法，所述方法包括輸入用于分析的數(shù)據(jù)；使用如權(quán)利要求1至16之一所述的方法來處理所述用于分析的數(shù)據(jù)，以確定表示所述用于分析的數(shù)據(jù)的多個特征的特征數(shù)據(jù)；以及通過分析所述特征數(shù)據(jù)而分析所述用于分析的數(shù)據(jù)。33、一種承載有處理器控制代碼的載體介質(zhì)，當(dāng)運行所述代碼時，用于實現(xiàn)如權(quán)利要求1至32之一所述的方法。34、一種用于輸入所述目標(biāo)矩陣數(shù)據(jù)(X)的計算機系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括用于輸入所述數(shù)據(jù)陣列的所述數(shù)據(jù)的輸入端；用于輸出所述第一和第二矩陣的輸出端；數(shù)據(jù)存儲器，用于存儲所述目標(biāo)矩陣和所述矩陣對；程序存儲器，用于存儲處理器控制代碼；以及處理器，與所述輸入端、所述輸出端、所述數(shù)據(jù)存儲器、以及所述程序存儲器耦合，用于加載并執(zhí)行所述處理器控制代碼，所述代碼包括在運行時用于實現(xiàn)如權(quán)利要求1至18之一所述方法的代碼。35、一種用于使用非負(fù)矩陣因數(shù)分解對定義目標(biāo)矩陣(X)的數(shù)據(jù)陣列中的數(shù)據(jù)進行數(shù)字處理、以確定矩陣對(F，G)的設(shè)備，所述對的第一矩陣確定用于表示所述數(shù)據(jù)的特征組，所述對的第二矩陣確定所述特征的權(quán)重，從而所述第一和第二矩陣的乘積逼近所述目標(biāo)矩陣，所述設(shè)備包括用于輸入所述目標(biāo)矩陣數(shù)據(jù)(X)的裝置；用于選擇所述第一和第二矩陣中所述一個矩陣的行、以及所述第一和第二矩陣中另一個矩陣的列的裝置；用于確定所述被選行和列對所述目標(biāo)矩陣的目標(biāo)貢獻(R)的裝置；用于在非負(fù)約束下根據(jù)所述目標(biāo)貢獻來確定所述被選行和列的更新值的裝置；以及針對所述第一和第二矩陣的其它行和列重復(fù)所述選擇和確定、直至完成對所有所述行和列的更新的裝置。36、一種用于驅(qū)動電光顯示器的方法，所述顯示器具有像素矩陣，所述方法包括把所述像素矩陣的圖像數(shù)據(jù)輸入圖像數(shù)據(jù)矩陣；把所述圖像數(shù)據(jù)矩陣因數(shù)分解為第一和第二因數(shù)矩陣的乘積；以及使用所述因數(shù)矩陣來驅(qū)動所述顯示器；其中，所述因數(shù)分解包括迭代地調(diào)整所述因數(shù)矩陣，從而它們的乘積接近于所述圖像數(shù)據(jù)矩陣；而且所述迭代調(diào)整包括依次調(diào)整所述因數(shù)矩陣中的一個矩陣的每行和所述因數(shù)矩陣中另一個矩陣的每列。37、如權(quán)利要求36所述的方法，其中，所述行或列的調(diào)整包括與所述行或列的先前值大致無關(guān)地確定所述行或列的新值。38、如權(quán)利要求36或37所述的方法，其中，每個所述像素可由行電極和列電極進行尋址；所述因數(shù)矩陣中的一個矩陣定義行驅(qū)動信號，而所述因數(shù)矩陣中的另一個矩陣定義列驅(qū)動信號；而且所述驅(qū)動包括使用所述行和列驅(qū)動信號進行驅(qū)動。39、如權(quán)利要求38所述的方法，其中，所述驅(qū)動包括對多個所述行電極連同多個所述列電極進行驅(qū)動。40、如權(quán)利要求38或39所述的方法，其中，所述驅(qū)動包括利用連續(xù)的所述行和列信號組驅(qū)動所述顯示器，以構(gòu)建顯示圖像，每個所述信號集定義所述顯示圖像的子幀，所述子幀進行組合以定義所述顯示圖像。41、如權(quán)利要求40所述的方法，其中，所述第一因數(shù)矩陣具有由所述行電極的個數(shù)和所述子幀的個數(shù)而確定的維數(shù)，而且所述第二因數(shù)矩陣具有由所述列電極的個數(shù)和所述子幀的個數(shù)而確定的維數(shù)。42、如權(quán)利要求40或4-1所述的方法，其中，所述子幀的個數(shù)不大于所述行電極個數(shù)和所述列電極個數(shù)中的較小者。43、如權(quán)利要求36至42之一所述的方法，其中，所述顯示器包括無源矩陣OLED顯示器。44、如權(quán)利要求36至42之一所述的方法，其中，所述顯示器包括等離子顯示器。45、如權(quán)利要求36至42之一所述的方法，其中，所述顯示器包括無機LED顯示器。46、如權(quán)利要求36至42之一所述的方法，其中，所述顯示器包括液晶顯示器。47、一種承載有處理器控制代碼的載體介質(zhì)，當(dāng)運行所述代碼時，用于執(zhí)行如權(quán)利要求36至46之一所述的方法。48、一種用于電光顯示器的驅(qū)動器，所述顯示器具有像素矩陣，所述驅(qū)動器包括用于將所述像素矩陣的圖像數(shù)據(jù)輸入圖像數(shù)據(jù)矩陣的輸入端；矩陣因數(shù)分解系統(tǒng)，用于將所述圖像數(shù)據(jù)矩陣因數(shù)分解為第一和第二因數(shù)矩陣的乘積；以及驅(qū)動器輸出端，用于使用所述因數(shù)矩陣來驅(qū)動所述顯示器；其中，所述矩陣因數(shù)分解系統(tǒng)被配置用于通過依次調(diào)整所述因數(shù)矩陣中一個矩陣的每行和所述因數(shù)矩陣中另一個矩陣的每列，迭代地調(diào)整所述因數(shù)矩陣，使得它們的乘積接近于所述圖像數(shù)據(jù)矩陣。49、一種包括權(quán)利要求48中的矩陣因數(shù)分解系統(tǒng)的集成電路。50、一種對定義目標(biāo)矩陣(X)的數(shù)據(jù)陣列進行處理以確定因數(shù)矩陣對(F,G)、使得所述因數(shù)矩陣的乘積逼近所述目標(biāo)矩陣(X)的方法，所述方法包括為第一所述因數(shù)矩陣的單行或列確定某個值，當(dāng)應(yīng)用迭代時，更新規(guī)則將會收斂到該值，所述更新規(guī)則包括因數(shù)分解算法的更新規(guī)則，使用所述更新規(guī)則迭代地更新兩個因數(shù)矩陣以更加緊密地逼近目標(biāo)矩陣；利用所述確定的值來更新所述行或列；針對第二所述因數(shù)矩陣的列或行重復(fù)所述確定和更新；以及重復(fù)所述第一和第二因數(shù)矩陣的確定和更新，以更新所述第一因數(shù)陣列的每行或列以及所述第二因數(shù)矩陣的每列或行。51、一種承載有處理器控制代碼的載體介質(zhì)，當(dāng)運行所述代碼時，用于執(zhí)行如權(quán)利要求50所述的方法。全文摘要本發(fā)明通常涉及使用非負(fù)矩陣因數(shù)分解對數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)進行處理的方法、設(shè)備和計算機程序。一種方法，使用非負(fù)矩陣因數(shù)分解對定義目標(biāo)矩陣(X)的數(shù)據(jù)陣列中的數(shù)據(jù)進行數(shù)字處理，以確定矩陣對(F，G)，所述對的第一矩陣確定用于表示所述數(shù)據(jù)的特征組，所述對的第二矩陣確定所述特征的權(quán)重，從而所述第一和第二矩陣的乘積逼近所述目標(biāo)矩陣，所述方法包括輸入所述目標(biāo)矩陣數(shù)據(jù)(X)；選擇所述第一和第二矩陣中所述一個矩陣的行、以及所述第一和第二矩陣中另一個矩陣的列；確定所述被選行和列對所述目標(biāo)矩陣的目標(biāo)貢獻(R)；在非負(fù)約束下，根據(jù)所述目標(biāo)貢獻，確定所述被選行和列的更新值；以及針對所述第一和第二矩陣的其它行和列重復(fù)所述選擇和確定，直至完成對所有所述行和列的更新。文檔編號G06F17/16GK101278282SQ200580048603公開日2008年10月1日申請日期2005年11月30日優(yōu)先權(quán)日2004年12月23日發(fā)明者保羅·理查德·羅特萊,克萊爾·弗登,歐安·克里斯托弗·史密斯申請人:劍橋顯示技術(shù)公司