分解合集（LU分解/譜分解(特征分解)/cholesky分解/QR分解/奇異值分解
。實際上所有的A = LU都可以寫成PA = LU的形式，當A沒有行互換時，P就是單位矩陣。 譜分解 ...
原文：譜分解（SD）
前提：矩陣A必須可相似對角化 充分條件: A 是實對稱矩陣 A 有 n 個互異特征值 A wedge A mathrm A wedge mathrm E r A 且 operatorname tr A 譜分解 Spectral Decomposition ，又稱特征分解，或相似標准形分解，是將矩陣分解為由其特征值和特征向量表示的矩陣之積的方法，需要注意只有對可對角化矩陣才可以施以特征分解。它體現了 ...
2022-01-14 10:24 0 2781 推薦指數：
相關推薦
矩陣分解系列三：可對角化矩陣的譜分解
「摘自史榮昌和魏豐編著的《矩陣分析》」 ...
05-spectral 圖機器學習之譜分解
目標： 1）創建圖的表征矩陣 2）分解：計算矩陣的特征值和特征向量；基於一個或多個特征值，將每個點表示成低維的表征 3）分組：基於新的表征，進行聚類 例如，二分圖中如何確定好的分類？類間差異大，類內差異小 最小割集 ...
譜范數求解方法-奇異值分解&冪迭代法
// 一、譜范數 矩陣的譜范數指的也就是矩陣的2范數，即矩陣A的最大奇異值。 通過上式可知，A的譜范數 = A的最大奇異值 = A^T·A的最大特征值的平方根 // 二、譜范數求解方法 2.1 奇異值分解法 (Singular Value Decomposition ...
拓端tecdat|R語言矩陣特征值分解(譜分解)和奇異值分解(SVD)特征向量分析有價證券數據
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=23973 原文出處：拓端數據部落公眾號 R語言是一門非常方便的數據分析語言，它內置了許多處理矩陣的方法。 作為數據分析的一部分，我們要在有價 ...
單邊譜 → 雙邊譜
今天群里朋友問到一個問題：這個處理是啥意思？ 記錄一下。 思路： x為原信號，y為處理后的信號。其中大寫為頻域信號，小寫為時域信號。 考慮到余弦對應的傅里葉變換，以及正弦對應的傅里葉變換，可以說是：余弦保持不變，正弦對應變為余弦。如果對於復信號呢？就是單邊譜變為了雙邊譜。 仿真 ...
頻譜、幅度譜、功率譜和能量譜
---恢復內容開始--- 頻譜、幅度譜、功率譜和能量譜 在信號處理的學習中，有一些與譜有關的概念，如頻譜、幅度譜、功率譜和能量譜等，常常讓人很糊塗，搞不清其中的關系。這里主要從概念上厘清其間的區別。 對一個時域信號進行傅里葉變換，就可以得到的信號的頻譜，信號 ...
頻譜、幅度譜、功率譜和能量譜
在信號處理的學習中，有一些與譜有關的概念，如頻譜、幅度譜、功率譜和能量譜等，常常讓人很糊塗，搞不清其中的關系。 這里主要從概念上厘清其間的區別。 對一個時域信號進行傅里葉變換，就可以得到的信號的頻譜，信號的頻譜由兩部分構成：幅度譜和相位譜。這個關系倒還是簡單。 那么，什么是功率譜 ...