正交变换第4页

QR分解求矩阵特征值、特征向量 C语言

最近在看一个高光谱图像压缩算法，其中涉及到正交变换，计算正交变换时，需要对普通矩阵求其特征向量。想要在网上找一个现成的程序，可能是我百度的能力不强吧，居然真的没找见。好了废话不多说，下面进入正题。

Fivestar_wang·2020-08-20 07:48

数学建模|主成分分析原理（PCA）

weifenglin1997·2020-08-19 04:58

数学建模算法一简述（4）主成分分析（PCA）

大孔方兄·2020-08-19 01:44

【温故而知新】PCA

样本均值和样本方差的矩阵表达样本均值：，这里记样本方差：记，称之为centeringmatrix，则讨论：centeringmatrix的性质：由可知，综上可知，最大投影方差角度PCA的核心思想：将一组可能线性相关的变量通过正交变换成一组线性无关的变量

caicaiatnbu·2020-08-17 21:26

C#--Gauss消元之直接三角形分解法

Gauss消元之直接三角形分解法基本介绍若能通过正交变换，将系数矩阵A分解为A=LU，其中L是单位下三角矩阵(主对角线元素为1的下三角矩阵)，而U是上三角矩阵，则线性方程组Ax=b变为LUx=b，若令Ux

DX王妮嘛打奥特曼·2020-08-17 14:18

同济线代慕课：正定二次型、线性空间

：平方系数对应的位置是i=j一排其余的以为例，当j>i时，取aji=aij，则aij=aji=1/2（xixj的系数）所以x（x1）相当于第一排y相当于第二个（即x2），所以a12=a21=-22.用正交变换化二次型为标准型第一步即用矩阵写出二次型二到四步是上节课求一个正交矩阵

あのther·2020-08-17 12:26

数据降维之线性判别分析（LDA）——基本原理与基于python sklearn库的LDA实现

目录简介算法流程基于pythonsklearn库的LDA例程简介线性判别分析（LinearDiscriminateAnalysis,LDA）通过正交变换将一组可能存在相关性的变量降维变量，目标是将高维数据投影至低维后

章鱼千·2020-08-16 04:59

主成分分析的计算方法

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

泉眼里的气泡·2020-08-14 00:34

基于PCA的有向包围盒（Oriented Bounding Box）生成及图像倾斜校正

PCA使用方差来表征数据在新变量上的信息大小，它把数据进行正交变换，将原本线性相关表示的数据映射成多个线性无关新变量表示的数据。通过选取主成分

顧辰·2020-08-13 22:43

主成分分析 PCA （Principal components analysis）& 图像压缩 Image Compression (R)

Clark Kent 2000·2020-08-13 16:50

数据预处理 - 降维 - 主成分分析(PCA)，及python(sklearn)实现

pentiumCM·2020-08-13 16:53

sklearn 主成分分析法 PCA和IPCA

润森·2020-08-13 11:22

[python机器学习及实践(6)]Sklearn实现主成分分析（PCA）

weixin_33815613·2020-08-13 11:10

Python 实现图像快速傅里叶变换和离散余弦变换

图像的正交变换在数字图像的处理与分析中起着很重要的作用，被广泛应用于图像增强、去噪、压缩编码等众多领域。

TimDyh·2020-08-12 16:23

因子分析 factor analysis (三) ：因子载荷矩阵的估计方法

factoranalysis(一)：模型的理论推导因子分析factoranalysis(二)：因子分析模型因子分析factoranalysis(三)：因子载荷矩阵的估计方法因子分析factoranalysis(四)：因子旋转（正交变换

wamg潇潇·2020-08-11 03:23

HEVC学习笔记（1）——数字视频编码技术原理

——过采样（空间、时间）空间过采样：图像中一些空间频率不高的区域使用较高采样率时间过采样：没有变化的空间区域，等间隔重复的采样4、压缩的实现——消除冗余（1）消除空间冗余：①预测估计（用周边的像素）②正交变换

mangosama·2020-08-10 18:51

线性代数的那些事（三）特征值与正交变换

或者说在变化下之前复杂难以观察的规律变得容易观察了其实变换的实质就是旋转与拉伸（图片来自：https://www.zhihu.com/question/20501504/answer/174887899）比如傅立叶变换k-l变换希尔伯特空间的正交变换

惊鸿罩影·2020-08-08 21:37

主成分分析(PCA)与K-L变换

主成分分析与K-L变换1.主成分分析——基于最大方差的描述1.1投影数据的方差1.2高维数据的降维2.K-L变换——基于最小误差的描述2.1内积空间中的正交变换2.2信号的正交分解2.3K-L变换2.4

zfoox·2020-08-06 10:01

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法19：PCA降维

风度78·2020-08-05 10:50

数字下变频（DDC）和数字上变频（DUC）

DigitalDownConverters，DDC的主要目的是经过数字混频将AD采集的中频（IF）数字信号频谱下变频到基带信号，然后完成抽取滤波恢复原始信号，数字下变频时采用数字信号技术来实现下变频的，它包含数字滤波、正交变换

北方爷们·2020-08-04 18:36

机器学习_用PCA主成分分析给数据降维

xieyan0811·2020-08-04 08:52

PCA（降维）原理与实现

PCA的作用是降维，利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称

wyfiverson·2020-08-04 08:18

PCA主成分分析对数据进行降维

小游园·2020-08-04 00:50

图像基本知识整理（3）——图像的正交变换

变换是将一个域的特征变换到另一个域，可能使在一个域不突出的特征在另一个域突出。这有助于对有用信号的提取与应用。一、傅里叶变换傅里叶变换是一种将时域信号转换到频域的方式，其在图像处理和分析方面有很多优势。对于一幅图像，图像中灰度变化缓慢的区域对应于较低的频率，而灰度变化较快的区域对应高频信息。因此，在频域图像中能量主要集中在低频部分，只有小部分的能量在高频部分。这一点在直观上也比较好理解，频率反映的

Lyndon_zheng·2020-08-03 09:07

因子分析

aija_{ij}aij的统计意义3.3.2变量共同度的统计意义3.3.3公共因子FjF_jFj方差贡献的统计意义4因子载荷矩阵的估计方法4.1主成分分析法4.2主因子法4.3极大似然估计法5因子旋转（正交变换

卖山楂啦prss·2020-08-03 03:53

向量、矩阵、变换的理解

投影中会出现的变换(正交变换或透视变换)，但投影只是Op

麻木了·2020-08-01 02:46

主成分分析PCA（Principal Component Analysis）介绍

K-L变换是Karhunen-Loeve变换的简称，是一种特殊的正交变换。它是建立在统计特性基础上的一种变换，有的文献也称其为霍特林（Hotelling）变换，因为他在1933年最先给出将离散

君子美玉·2020-07-29 20:27

成分分析PCA以及特征值和特征向量的意义

weixin_30399055·2020-07-28 16:42

个人学习笔记（十七）主成分分析

主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，这些线性无关的变量被称为主成分。

万carp·2020-07-28 14:40

主成分分析（PCA）原理详解

小糊涂神儿·2020-07-28 07:54

超好理解的PCA 特征选择

水野与小太郎·2020-07-28 07:24

数字图像处理第三章图像变换

因为图像信息的频域处理具有如下特点:①能量守恒，但能量重新分配;②有利于提取图像的某些特征;③正交变换具有能量集中作用，可实现图像的高效压缩编码;④频域有快速算法,可大大减少运算量,提高处理效率。

～LIUMINXUAN·2020-07-28 04:13

主成分分析PCA以及特征值和特征向量的意义

Mr.Jcak·2020-07-27 13:14

图像变换基本概念

图像频率域处理的特点：1.能量守恒，但能量重新分配2.有利于提取图像的一些特征3.正交变换具有能量集中作用，可实现图像的高效压缩编码4.频域有快速算法，可以大大减少运算量，提高处理效率3.1图像的几何变换几何变换包括图像的空间平移

～LIUMINXUAN·2020-07-16 04:48

三维模型特征提取

PCA是一种无监督的特征提取算法，它通过最小化样本的重构误差来寻找一组正交变换，将高维数据投影到低维数据空间。

开拓者5号·2020-07-15 11:34

###基于矩阵奇异值分解的水印算法

二.实验条件(1)Windows10或7操作系统；(2)MATLAB2014b；(3)图像文件三.实验原理1.矩阵的奇异值分解（SVD）与图像矩阵的能量矩阵的奇异值分解变换是一种正交变换，它可以将矩阵对角化

weixin_33713503·2020-07-15 04:17

线性代数学习笔记五：相似矩阵及二次型

向量的内积、长度及正交性1）向量的内积：定义；性质（4条）2）向量的长度：定义；性质（3条）3）向量的正交性：定义；规范正交基；施密特正交化；4）正交矩阵：定义；方阵A为正交矩阵的充要条件；性质（2条）5）正交变换

坚持就是胜利z·2020-07-12 19:22

相似矩阵与二次型

本章目录文章目录向量的内积定义1向量的内积内积的性质施瓦兹不等式定义2范数范数的性质非负性齐次性定义夹角正交性定义正交向量定义正交向量组定理定义标准正交基标准正交化定义正交矩阵定理正交矩阵的性质定义正交变换特征值与特征向量定义特征值与特征向量特征值的性质定理定理相似矩阵定义相似矩阵与可对角化相似矩阵的性质定理定理可对角化的条件推论对称矩阵的对角化对称矩阵的性质对称矩阵的特征值是实数

不安地抗辩·2020-07-12 14:41

矩阵的QR分解

在线性最小二乘里，最后得到的闭式解为(ATA)x=ATb({A^T}A)x={A^T}b(ATA)x=ATb，对于该等式的求解，其中一种方法是正交变换法求解，而正交变换求解线性最小二乘的实质就是对矩阵AAA

daocaoren_·2020-07-11 04:47

线性代数——向量的内积、范数、正交，向量组的线性相关性和向量空间

文章目录向量的内积性质柯西不等式范数性质相似度向量组的线性相关性向量空间正交规范正交基施密特（Schimidt）正交化正交矩阵正交变换向量的内积设有n维向量x=[x1x2⋮xn],y=[y1y2⋮yn]

Sakura樱_子于·2020-07-10 23:27

主成分分析 SPSS、python实例分析

weixin_33894640·2020-07-10 19:52

【数据挖掘】什么是PCA技术？对于主成分分析(PCA)的降维理解（5月7日学习笔记）

纸羊同学·2020-07-08 23:23

我的科研思路

---中国高校科研环境找一棵树------压缩感知(CS,compressingsampling/sensing)，主要包括信号的稀疏表示、编码测量和重构算法等三个方面.信号的稀疏表示就是将信号投影到正交变换基时

weixin_30700977·2020-07-08 14:24

运用PCA（主成分分析法）进行人脸识别的MATLAB 代码实现

PCA算法依赖于一个基本假设：一类图像具有某些相似的特征（如人脸），在整个图像空间中呈现出聚类性，因而形成一个子空间，即所谓特征子空间，PCA变换是最佳正交变换，利用变换基的线性组合可以描述、表达和逼近这一类图像

闷声发大财·2020-07-06 06:11

图像几何变换之图像位置变换之图像平移

数字图像处理的主要两种方法：空域法和频域法图像变换主要两种重要方式：图像几何变换（空间变换）和图像正交变换图像几何变换是指原始图像按照需要进行大小、形状和位置的变化，属于空域法处理图像位置变换主要包括图像平移

Zuqing_Johnny·2020-07-04 22:38

图像变换

因为图像信息的频域处理具有如下的特点：能量守恒，但能量重新分配有利于提取图像的某些特征正交变换具有能量集中作用，可实现图像的高效压缩编码频域有快速算法，可大大减少运算量，提高处理效率从信息的表现形式来讲

Note_creek·2020-07-04 07:49

MPEG-7描述子(3)——颜色布局描述子CLD

DCT编码属于正交变换编码方式，用于去除图像数据的空间冗余。变换编码就是将图像光强矩阵(时域信号)变换到系数空间(频域信号)上进行处理的方法。

fishermanZzhang·2020-06-30 20:16

Visual C++数字图像处理典型算法及实现

全书由自成体系而又互有联系的12章组成，分别讨论了位图及图像类的概念、图像获娶图像增强、图像复原、正交变换、压缩编码、图像配准、运动检测、特征本书全面系统地讨论了数字图像处理的理论、设计及应用。

zxy_net·2020-06-30 20:30

基于的DCT水印算法实现

是一种正交变换的方法。是图像处理中应用即为广泛的傅氏变换中一种特殊的情况（被展开函数是实偶函数，再离散化，即为离散余弦变换）。同傅氏变换一样，有正反两种变换。正DCT：

林多·2020-06-30 20:18

用主成分分析（PCA）算法做人脸识别

xxty1122·2020-06-30 04:49

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