20240806---特征选择与稀疏学习笔记---pptp61-p92---奇异值分解/压缩感知、字典学习

一.奇异值分解

2.要进行特征分解,则矩阵A为方阵,如果矩阵 𝐴A 不是方阵(即行数和列数不同),我们仍然可以对其进行分解,这就是奇异值分解(SVD)的强大之处。



二.压缩感知

1.采样频率是模拟信号最高频率的两倍,则采样信号能重构模拟信号。

但是为了方便信号传输,我们要对采样完的数字信号进行压缩,压缩就是会损失部分信息

2.压缩感知,信号在正交空间具有稀疏性(也就是可压缩性)

3.cs信息获取系统










(限定等距性的概念不是很清楚)



···················







相关推荐
8Qi89 分钟前
Windows 系统Claude Code安装与使用笔记
windows·笔记·agent·claudecode
踏着七彩祥云的小丑12 分钟前
Go学习第4天:条件、循环语句+函数
学习·golang·go
tedcloud12327 分钟前
Supermemory部署教程:打造Agent记忆与RAG环境
服务器·人工智能·学习·自动化·powerpoint
骑士雄师34 分钟前
18.1 星系案例:多智能体宇宙探索系统(学习langgraph 的存储知识)
windows·python·学习
lizhihai_9943 分钟前
股市学习心得-六月的股市怎么应对
大数据·人工智能·科技·学习·区块链
nnsix44 分钟前
Windows电脑 驱动 笔记
笔记
疯狂打码的少年1 小时前
【程序语言与编译】程序设计语言分类(机器/汇编/高级)
汇编·笔记
数智工坊1 小时前
机器人控制总线深度解析:CAN与EtherCAT,谁在决定机器人的稳定性?
嵌入式硬件·学习·机器人
旅僧1 小时前
机械臂学习笔记(更新中)
笔记·学习
qingwufeiyang_5301 小时前
Python学习笔记3-项目实战-AI应用
笔记·学习