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
WYH287几秒前
FreeRTOS工程项目实践
c语言·单片机·嵌入式硬件·学习
John_ToDebug7 分钟前
死锁案例:UI 线程阻塞等待跨进程 COM 注入
c++·windows·笔记
Shining059612 分钟前
前沿模型系列(四)《大模型前沿架构》
人工智能·学习·其他·ai·架构·大模型·infinitensor
_饭团40 分钟前
指针核心知识:5篇系统梳理2
c语言·笔记·学习·leetcode·面试·改行学it
WangJunXiang643 分钟前
Nginx性能优化与监控笔记
笔记·nginx·性能优化
四谎真好看1 小时前
Redis学习笔记(实战篇2)
redis·笔记·学习·学习笔记
wjm0410061 小时前
ios学习路线-- swift基础2
学习·ios·swift
科技林总1 小时前
【系统分析师】第12章 软件架构设计
学习
北岛寒沫1 小时前
北京大学国家发展研究员 中国经济专题 课程笔记(第二课 农村土地改革)
经验分享·笔记·学习
Piccab0o1 小时前
【学习笔记】——电磁相关
笔记·学习