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

news2025/1/11 2:59:32

一.奇异值分解

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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。

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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
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2.压缩感知,信号在正交空间具有稀疏性(也就是可压缩性)
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3.cs信息获取系统
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(限定等距性的概念不是很清楚)
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···················
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