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
旖旎夜光1 天前
C++(17)
c++·学习
专注于大数据技术栈1 天前
java学习--StringBuilder
java·学习
锦瑟弦音1 天前
微信小游戏分包(cocos自带分包)
笔记·游戏
找方案1 天前
我的 all-in-rag 学习笔记:文本分块 ——RAG 系统的 “信息切菜术“
人工智能·笔记·all-in-rag
HXR_plume1 天前
【Web信息处理与应用课程笔记1】网页排序(上)
笔记
qcwl661 天前
操作系统 真象还原 学习笔记#13
笔记·学习
车载测试工程师1 天前
CAPL学习-CAN相关函数-概述
网络协议·学习·capl·canoe
roman_日积跬步-终至千里1 天前
【人工智能导论】08-学习-如何让计算机理解序列数据——用RNN/LSTM建模时序依赖,用文本嵌入表示序列元素
人工智能·rnn·学习
m0_689618281 天前
30 分钟打印!多材料3D打印软机器人内置驱动 + 自主避障
笔记·学习·机器人
charlie1145141911 天前
现代嵌入式C++教程:C++98——从C向C++的演化(2)
c语言·开发语言·c++·学习·嵌入式·教程·现代c++