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
一尘之中3 小时前
从C语言底层设计到系统架构评估:软件架构知识体系全景
学习·系统架构·ai写作
sheeta19984 小时前
LeetCode 每日一题笔记 日期:2026.05.29 题目:3300. 最小元素
笔记·leetcode
中屹指纹浏览器5 小时前
2026指纹浏览器代理链路适配原理与多线路集群调度方案
经验分享·笔记
星夜夏空995 小时前
FreeRTOS学习(4)——内存映射
数据库·学习·mongodb
不羁的木木5 小时前
ArkWeb实战学习笔记05-综合实战:构建混合应用
笔记·学习·harmonyos
橙橙笔记5 小时前
Python的学习第一部分
python·学习
bush45 小时前
嵌入式linux学习记录二
linux·运维·学习
CC大煊5 小时前
一个Javaer的AI转型笔记(1):入坑LangChain,我的第一个hello world
笔记·langchain
元气少女小圆丶7 小时前
SenseGlove Nova 2+Unity开发笔记1
笔记·学习·unity
nashane8 小时前
HarmonyOS 6学习:应用退出动画优化实战——从“闪退“到优雅退出的完美蜕变
学习·华为·harmonyos