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
希和20271 小时前
免费AI视频生成工具汇总(国内优先,适合做漫剧、短视频,Obsidian笔记版)
人工智能·笔记·音视频
蒸蒸yyyyzwd2 小时前
秋招学习笔记 day109
笔记·八股
Hhy_11073 小时前
《C++深度解构06》手撕 string —— 从底层内存管理到深浅拷贝彻底吃透
c语言·开发语言·c++·学习·visual studio
山甫aa4 小时前
锁一篇搞定:乐观锁、悲观锁、CAS、数据库锁与分布式锁【从零开始的 Web 后端学习】
java·数据库·分布式·后端·学习·web
m0_564876844 小时前
CMake学习
学习
只愿云淡风清4 小时前
正则表达式学习笔记 02:基础语法
笔记·学习·正则表达式
wangqiaowq8 小时前
Ontology 学习 二
学习
该学习了咕咕14 小时前
顶刊论文学习笔记
学习
希和202715 小时前
考研英语阅读词汇笔记|城市野径、抄近道步道(非正式小路)
笔记·考研
Linux-lucky15 小时前
45-Linux学习之旅之防火墙与WEB加固
linux·前端·网络·学习·ubuntu