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
cao233336 分钟前
关于 y0 y1 yn 变量名冲突说法的指正
笔记
~patience~9 小时前
WAV 逆向分析工具使用笔记
笔记
滴啦嘟啦哒9 小时前
【具身笔记】【π0.5 微调与仿真】五、在MuJoCo中实现可视化仿真
笔记·python·vla·具身
xier_ran9 小时前
【infra之路】AI 编译器学习笔记(十三):AI 编译器全景——TVM、XLA、IREE 与其他
人工智能·笔记·学习
连山齐名9 小时前
ai应用开发的学习笔记
服务器·笔记·学习
乔旭伟10 小时前
中小厂生产管理系统选型笔记:驱动方式、主线链路与成本结构
笔记·需求分析·规格说明书
xier_ran10 小时前
【infra之路】AI 编译器学习笔记(十四):为什么要 tiling,以及矩阵计算单元的“固定“
人工智能·笔记·学习
燕落南枝10 小时前
HTML 学习:辅助标签 label 与字符实体
前端·学习·html
hackchen10 小时前
LangChain 学习第 3 课 - 输出解析器(Output Parser)
数据库·学习·langchain
如旧呀11 小时前
origin绘制等距的HSD置信区间
笔记·origin