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稀疏表示与非负矩阵分解（3）矩阵分解基本原理和chirp信号处理的简单python实现

稀疏表示与非负矩阵分解（3）矩阵分解基本原理和chirp信号处理的简单python实现

  • 1. 非负矩阵分解
  • 2. 时频图制作
    • 2.1 时频图的指标与方法比较
      • 2.1.1 时间分辨率和频域分辨率
      • 2.1.2 短时傅里叶变换和小波变换的差异
      • 2.1.3 二维傅里叶变化和二维余弦变换
      • 2.1.4 啁啾信号简介
        • （1）激光光纤学科应用
        • （2）啁啾与阵列信号
      • 2.1.5 双曲啁啾信号生成
    • 2.2 可视化结果
  • 文献资料

1. 非负矩阵分解

定义：将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。

  • 通常的矩阵分解会把一个大的矩阵分解为多个小的矩阵，但是这些矩阵的元素有正有负。而在现实世界中，比如图像，文本等形成的矩阵中负数的存在是没有意义的，所以如果能把一个矩阵分解成全是非负元素是很有意义的（非负矩阵分解，NMF）。在NMF中要求原始的矩阵的所有元素的均是非负

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