原文:谱分解(SD)

前提:矩阵A必须可相似对角化 充分条件: A 是实对称矩阵 A 有 n 个互异特征值 A wedge A mathrm A wedge mathrm E r A 且 operatorname tr A 谱分解 Spectral Decomposition ,又称特征分解,或相似标准形分解,是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法,需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。它体现了 ...

2022-01-14 10:24 0 2781 推荐指数:

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05-spectral 图机器学习之分解

目标: 1)创建图的表征矩阵 2)分解:计算矩阵的特征值和特征向量;基于一个或多个特征值,将每个点表示成低维的表征 3)分组:基于新的表征,进行聚类 例如,二分图中如何确定好的分类?类间差异大,类内差异小 最小割集 ...

Fri Feb 07 07:11:00 CST 2020 0 987
范数求解方法-奇异值分解&幂迭代法

// 一、范数 矩阵的范数指的也就是矩阵的2范数,即矩阵A的最大奇异值。 通过上式可知,A的范数 = A的最大奇异值 = A^T·A的最大特征值的平方根 // 二、范数求解方法 2.1 奇异值分解法 (Singular Value Decomposition ...

Wed Jan 05 00:27:00 CST 2022 0 5742
单边 → 双边

今天群里朋友问到一个问题:这个处理是啥意思? 记录一下。 思路: x为原信号,y为处理后的信号。其中大写为频域信号,小写为时域信号。 考虑到余弦对应的傅里叶变换,以及正弦对应的傅里叶变换,可以说是:余弦保持不变,正弦对应变为余弦。如果对于复信号呢?就是单边变为了双边。 仿真 ...

Thu May 25 23:44:00 CST 2017 0 1479
频谱、幅度、功率和能量

---恢复内容开始--- 频谱、幅度、功率和能量 在信号处理的学习中,有一些与有关的概念,如频谱、幅度、功率和能量等,常常让人很糊涂,搞不清其中的关系。这里主要从概念上厘清其间的区别。 对一个时域信号进行傅里叶变换,就可以得到的信号的频谱,信号 ...

Tue Nov 27 03:06:00 CST 2018 0 873
频谱、幅度、功率和能量

在信号处理的学习中,有一些与有关的概念,如频谱、幅度、功率和能量等,常常让人很糊涂,搞不清其中的关系。 这里主要从概念上厘清其间的区别。 对一个时域信号进行傅里叶变换,就可以得到的信号的频谱,信号的频谱由两部分构成:幅度和相位。这个关系倒还是简单。 那么,什么是功率 ...

Wed Dec 13 18:12:00 CST 2017 0 7792
 
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