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
俺的图图呢?26 分钟前
Django笔记——CSRF
笔记·django·csrf
我的golang之路果然有问题36 分钟前
快速了解redis,个人笔记
数据库·经验分享·redis·笔记·学习·缓存·内存
无心水1 小时前
【Java面试笔记:基础】8.对比Vector、ArrayList、LinkedList有何区别?
java·笔记·面试·vector·arraylist·linkedlist
卡皮巴拉爱吃小蛋糕1 小时前
MySQL的MVCC【学习笔记】
数据库·笔记·mysql
清流君1 小时前
【MySQL】数据库 Navicat 可视化工具与 MySQL 命令行基本操作
数据库·人工智能·笔记·mysql·ue5·数字孪生
Angindem2 小时前
SpringClound 微服务分布式Nacos学习笔记
分布式·学习·微服务
虾球xz2 小时前
游戏引擎学习第244天: 完成异步纹理下载
c++·学习·游戏引擎
BOB-wangbaohai2 小时前
Flowable7.x学习笔记(十四)查看部署流程Bpmn2.0-xml
xml·笔记·学习
先生沉默先3 小时前
c#接口_抽象类_多态学习
开发语言·学习·c#
豆芽8193 小时前
图解YOLO(You Only Look Once)目标检测(v1-v5)
人工智能·深度学习·学习·yolo·目标检测·计算机视觉