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
longxiangam5 小时前
esp-idf 中 mipi dsi 使用的笔记
笔记
喜欢踢足球的老罗5 小时前
从移动开发转型 AI Agent 工程师:我做了一个开源学习系统
人工智能·学习
EntyIU6 小时前
JVM内存与GC笔记
java·jvm·笔记
wuxinyan1236 小时前
工业级大模型学习之路030:Streamlit 企业级智能体前端工作台
前端·学习·streamlit·智能体
长安紫薯7 小时前
学习AI日记
学习
星恒随风7 小时前
C语言数据结构排序算法详解(下):冒泡排序、快速排序、归并排序和计数排序
c语言·数据结构·笔记·学习·排序算法
NagatoYukee7 小时前
Spring Security基础部分学习
java·学习·spring
米小葱8 小时前
【学习笔记】cmake
笔记·学习
辰海Coding9 小时前
MiniSpring框架学习-分解 Dispatcher
java·学习·spring·架构
初夏睡觉9 小时前
数据结构学习之~二叉堆 (P3378 【模版】堆)
数据结构·c++·学习