正交

矩阵分解_满秩分解、三角分解、QR分解、奇异值分解

矩阵的因子分解满秩分解分解方法满秩分解例题三角分解（LU分解）分解方法三角分解例题LDU分解分解方法LDU分解例题正交三角分解（QR分解）分解方法QR分解例题奇异值分解(SVD分解)分解方法奇异值分解例题满秩分解设
言语肤浅·2022-11-28 09:26

神经网络变换器参数辩识,神经网络转移函数

通常，选用K-means聚类算法或最小正交二乘法对数据大量的进行训练得出聚类中心矩阵和权重矩阵。一般情况下，最小正交二乘法聚类中心点的位
普通网友·2022-11-27 21:05

奇异值分解（SVD）原理总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言奇异值分解（SVD）在降维，数据压缩，推荐系统等有广泛的应用，任何矩阵都可以进行奇异值分解，本文通过正交变换不改变基向量间的夹角循序渐进的推导
小白学视觉·2022-11-27 20:37

基于网格编码的非线性编码非均匀叠加QAM在可见光通信中的应用

本文提出了一种通过非线性预编码实现符号概率不均匀的36正交幅度调制（QAM）叠加调制技术，称为非线性编码非均匀叠加（NCNS）QAM。
不发SCI不改名-wwk·2022-11-27 19:55

【数字信号调制】16QAM信号调制解调【含Matlab源码 2050期】

正交幅度调制解调(q
Matlab领域·2022-11-27 18:59

[论文笔记]Dual Graph Convolutional Network for Semantic Segmentation

DualGraphConvolutionalNetworkforSemanticSegmentation1.Abstract:DGCNet通过网络中两个正交图建模了输入特征的全局上下文关系，第一个子块建模像素间的空间关系
北极冰川的岛屿·2022-11-27 17:52

实验九3D编程基础

二、实验内容1.读懂以下3D物体程序，并结合本书内容理解一些新的绘制函数和投影变换函数的含义：3DCube.cpp（见后面参考程序）为正交投影下的旋转3D立方体，按下鼠标可实现不同方向的旋转，效果图参见实验图
m0_46336221·2022-11-27 15:23

矩阵标准型的系数是特征值吗_数据分析基础：特征值和特征向量

在主成分分析中特征向量正交化保证了主成分之间具有两两互不相关的性质单位化使主成分
weixin_39617502·2022-11-27 11:28

机器学习中的数学基础（二）

机器学习中的数学基础（二）2线代2.1矩阵2.2矩阵的秩2.3内积与正交2.4特征值与特征向量2.5SVD矩阵分解2.5.1要解决的问题2.5.2基变换2.5.3特征值分解2.5.4奇异值分解（SVD）
三耳01·2022-11-27 07:28

图像条纹噪声去除中的水平和垂直梯度变化

发现图像条纹噪声中需要整理一些内容，就此写下以便回顾图像条纹噪声去除中的水平和垂直梯度变化1.背景知识1.1梯度1.2条纹噪声2.条纹噪声去除中的水平和垂直梯度变化1.背景知识1.1梯度数学梯度：是一个向量，由一组正交的方向导数组成
gcheney·2022-11-27 02:33

14讲 旋转的表示重点

总结来说有两种证明方法：直接根据定义来证明不同列向量之间彼此正交-用旋转矩阵的转置和旋转矩阵的逆相同来证明证明变换矩阵的逆矩阵由于旋转矩阵存在冗余，因此引入了旋转向量，并通过罗德里格斯公式得到转换关系罗德里格斯公式证明关键点
SLAM_Y·2022-11-26 18:12

R语言数据统计分析与ggplot2高级绘图

一、R语言简介与数据管理1.1R语言介绍1.2R包安装1.3R数据读取与重构1.4dplyr包与数据编辑二、试验设计与数据分析2.1试验设计简介2.2RCB设计2.3BIB设计2.4.正交设计2.5析因设计三
zmjia111·2022-11-26 17:54

数据压缩读书笔记——线性代数的几何意义（三）

文章目录第二章向量的基本几何意义2.1向量概念的几何意义自由向量的概念向量的数学表示2.2向量的加法的几何及物理意义2.3向量的内积的几何及物理意义向量的内积与正交变换2.4向量的外积的几何和物理意义叉积的定义和几何解释叉积的物理意义
weixin_41926958·2022-11-26 16:19

OpenGL原理与实践——核心模式（四）：摄像机变换理论与应用

MVP变换投影变换正交投影变换透视投影变换摄像机/投影矩阵的应用绘制单个立方体——源码及渲染结果绘制多个立方体——源码及渲染结果构建摄像机类——实现控制摄像机移动摄像机坐标系的构成摄像机坐标系的参数构建摄像机关键参数提取
BBBourne·2022-11-26 16:17

压缩感知算法

呆呆象呆呆的博客-CSDN博客_压缩感知omp压缩感知--数学基础_mrlonely001的博客-CSDN博客压缩感知学习总结及Matlab代码实现_code_Joe123的博客-CSDN博客_压缩感知matlab正交匹配追踪算法
ぁず·2022-11-26 15:21

压缩感知之常用稀疏恢复算法（贪婪算法）及matlab代码

文章目录前言一、匹配追踪算法(MP)1、原理概述2、matlab代码二、正交匹配追踪算法（OMP）1、原理概述2、matlab代码总结前言  压缩感知第三步是进行信号的重构，需要用到恢复重构算法。
爱学习的一一一·2022-11-26 15:51

基于OMP正交匹配追踪算法的一维信号重建matlab仿真

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述正交匹配追踪算法（OMP）是一种贪婪的压缩感知恢复算法，它在每次迭代中选择感知矩阵的最佳拟合列。
Simuworld·2022-11-26 15:48

m基于rbf神经网络和遗传算法优化的MIMO-OFDM系统信道估计算法matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB部分代码预览4.完整MATLAB程序1.算法描述MIMO-OFDM的信道估计：时，频，空三个域都要考虑，尤其是在空域，不同天线发射的导频序列需要相互正交，
我爱C编程·2022-11-26 10:16

国科大李保滨矩阵分析与应用2021回忆版

一、填空题（4‘*7）求一4*5矩阵的秩求矩阵的index求正交矩阵的行列式求一2*2矩阵在二模下的条件数K给一向量u，求正交投影矩阵给两个向量求角度矩阵的无穷模二、大题给定线性方程组，线性方程组中的a
Katniss的名字被占用·2022-11-26 09:43

第七章 图像压缩、第九章 形态学图像处理 题目

（2021）思想：DCT编码（离散余弦编码）属于正交变换编码方式，用于去除图像数据的空间冗余。
Tito_zzz·2022-11-26 06:15

精简易懂，30 分钟学会 SVD 矩阵分解，很强！

它能够将一个任意形状的矩阵分解成一个正交矩阵和一个对角矩阵以及另一个正交矩阵的乘积。SVD分解具有非常深刻的几何含义。矩阵实际上对应着一种线性变换，一个矩阵作用到一个向量上，会得到一个新的向量。
小白学视觉·2022-11-25 21:24

数（1）奇异值分解(SVD)原理详解及推导（转）

正交矩阵正交矩阵是在欧几里得空间里的叫法，在酉空间里叫酉矩阵，一个正交矩阵对应的变换叫正交变换，这个变换的特点是不改变向量的尺寸和向量间的夹角，那么它到底是个什么样的变换呢？看下面
1candobetter·2022-11-25 21:52

连续信号与系统的频域分析之傅里叶级数

信号的傅里叶级数一、正交函数集二、三角形式傅里叶级数三、指数形式的傅里叶级数1.定义2.系数确定3.典型信号的傅里叶级数4.周期信号的功率谱在LTI系统的时域分析中，输入信号被分解成冲激信号或阶跃信号的叠加
太阳风暴·2022-11-25 18:56

接口测试如何开展

1.先看请求方法get,post等2.请求参数组合（正交矩阵法）单个参数校验多个参数组合校验填所有参数只填必选参数选填可选参数3.等价类，边界值等价类：参数类型（英文、汉字、特殊字符、null和空）边界值
啊肖不想上班·2022-11-25 14:57

BEV和Pseudo-Lidar

对外参精度要求较高,需要进行实时在线校准.BEVIPMOD(IV2019)的思路便是通过IMU数据实现外参的在线校准,从而得到更加精确的IPM图片,同时基于此进行物体检测,demo效果如下:yotube.正交特征变
废物罢了0m0·2022-11-25 13:57

VTK例子--三个相交的平面

这些轴不必是正交的-所以你可以创建一个平行四边形(轴不能平
黑山老妖的博客·2022-11-25 11:54

（Note）荧光光谱结合主成分分析

将光谱在固定的主成分空间进行主成分分析，即将各光谱投影到选定的正交线性空间，并比较各个主成分的分谱的分辨能力。
Think@·2022-11-25 05:11

02 线性代数

标量简单操作c=a+bc=a*bc=sina长度1.2向量简单操作c=a+bwhereci=ai+bic=α*bwhereci=αbic=sinawhereci=sinai长度-c=a+bc=α*b点乘正交
正在打怪升级的小菜鸟·2022-11-24 23:51

线性代数和深度学习的关系

线性代数包含了不同类型的矩阵：对称矩阵、正交矩阵、三角矩阵、Banded矩阵、置换矩阵、循环矩阵。正定对称矩阵是最值得深入学习的内容。正定矩阵包含正的特征
强强学习·2022-11-24 23:50

深度学习之线性代数

标量简单操作c=a+bc=a*bc=sina长度|a|=a/-a|a+b|=0||a+b||<=||a||+||b||||a*b||=||a||||b||向量点乘正交（向量垂直）：矩阵简单操作C=A+BC
Summerke123·2022-11-24 23:10

lyb深度学习学习笔记第一章：线性代数

一.线性代数相关概念：标量、向量、矩阵、张量转置、广播、点乘、乘积单位向量、正交、标准正交单位矩阵、对角矩阵、对称矩阵、正交矩阵、方阵、奇异阵线性空间、生成子空间、线性无关范数、最大范数、Frobenius
bingoing1996·2022-11-24 22:35

两个卡方分布之和_正态分布样本均值和样本方差的独立性

对此结论，很多教材一般通过构造正交变换来进行论证。但这种证明方式技巧性较强，不易于被学生理解和掌握。本文尝试对此结论给出一个简易的证明。定理：设随机样本服从正态分布，样本均值且样本
weixin_39565300·2022-11-24 17:46

数据分析--ABtest

目录1、ABtest优势：2、正交实验VS互斥实验？3、流程：4、多个试验同时发生时如何分层？
数据分析厂长·2022-11-24 16:19

ABtest实验细节整理

假设检验)3.1对于点击率，转化率等指标的样本量估计3.2对于时长等指标的样本量估计4.ABtest显著性检验(假设检验)5.注意5.1新奇效应5.2灰度发布5.3早鸟用户5.4分组信息控制产品功能5.5正交性实验
盏茶y·2022-11-24 16:16

householder变换QR分解QR方法

householder矩阵使x变换到y，即Hx=y;Hx=y;Hx=y;且H的定义如下：H=I−2uuT,uTu=1;H=I-2uu^T,u^Tu=1;H=I−2uuT,uTu=1;因此，容易验证H是一个正交矩阵
weixin_46178054·2022-11-24 14:11

householder变换qr分解matlab_QR分解

A=QR任何的实方阵都可以做QR分解：其中Q是正交阵，R是uppertriangle矩阵.Q作为正交矩阵，有很多很好的特性：det(Q)=±1,如果det(Q)=1则为旋转变换，说起旋转变换又会想到SO
weixin_39520149·2022-11-24 13:07

基于一道例题进行QR分解三种方法的讲解：CGS算法，MGS算法，以及Householder算法的QR分解

参考书籍和图片来源：《矩阵分析与计算》李继根张新发编著第三章QR分解部分QR分解的3种方法：方法一：经典的Gram-Schmidt（CGS）算法（就是基于施密特正交化）方法二：对CGS算法进行改进后的MGS
一个普通的瓜皮·2022-11-24 13:03

基于householder变换的QR分解

给出A∈Cm×nA\inC^{m\timesn}A∈Cm×n,任意矩阵都可以不需要满秩等条件，则AAA可分解为A=QRA=QRA=QR,其中Q∈Cm×mQ\inC^{m\timesm}Q∈Cm×m为一正交阵
SLAM||DUNK·2022-11-24 13:02

[矩阵的QR分解系列三] 豪斯霍尔德(Householder)变换

所以后面为了解决这里问题，发展出来了以正交(酉)变换的矩阵的QR(正交三角)分解，矩阵的
无比机智的永哥·2022-11-24 13:22

【矩阵计算】QR分解-基于Householder变换

一、QR分解QR分解是将一个矩阵分解为正交矩阵和三角矩阵的乘积。QR分解被广泛应用于线性最小二乘问题的求解和矩阵特征值的计算。
Sarielllll·2022-11-24 13:18

傅里叶级数和傅里叶变换超详细推导（DR_CAN）

傅里叶级数和傅里叶变换超详细推导（DR_CAN）PartI三角函数的正交性PartⅡ周期为2π\piπ的f(x)的傅里叶展开PartⅢ周期为“2L”的函数展开为傅里叶级数PartⅣ傅里叶级数的复数形式PartⅤ
ADi_hhh·2022-11-24 13:05

APAUNet

本文引入了一种投影策略，将三维特征投影到三个正交的2D平面当中，以捕捉来自不同视角的上下
不想敲代码的小杨·2022-11-24 01:49

图像Radon变换与傅里叶变换(matlab)

我们所看到的图像是在空域上的，其信息具有很强的相关性，所以经常将图像信息通过某种数学方式变换到其他正交矢量空间上。
呆若木鸡～呆·2022-11-23 19:12

数值分析：矩阵奇异值分解

timesn}\),其奇异值分解为：\[\bm{A}=\bm{U}\bm{S}\bm{V}^T\]其中\(\bm{U}\in\R^{m\timesm}\)，\(\bm{V}\in\R^{n\timesn}\)是正交矩阵
「已注销」·2022-11-23 17:22

矩阵分析：特征值分解

矩阵分析：特征值分解前置知识空间变换伸缩旋转对称矩阵对称矩阵对角化正交矩阵向量的基基变换不同基下的向量变换逆矩阵不同基下的空间变换内积的几何意义特征值、特征向量特征值分解代码前置知识空间变换伸缩一个矩阵其实就是一个线性变换
HanZee·2022-11-23 17:01

傅里叶------傅里叶变换

傅里叶------傅里叶变换时域频域含义级数正交变换周期形式时域直观的从坐标上说，其横轴为时间，纵轴为对应函数量，其反应的是函数关于时间的一个变化过程。
yzsorz·2022-11-23 11:06

线性代数 or 量子力学 ? (外传：傅里叶级数 与 傅里叶变换学习笔记)

万物皆可傅里叶一.三角函数系的正交性二.傅里叶级数的推导(1)求a0a_{0}a0(2)求ana_{n}a
西瓜皮装猕猴桃·2022-11-23 11:36

什么是正交性

“正交性”是从几何学中借来的术语。如果两条直线相交成直角，它们就是正交的，比如图中的坐标轴。用向量术语说，这两条直线互不依赖。沿着某一条直线移动，你投影到另一条直线上的位置不变。
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-11-23 11:12

音视频技术开发周刊 | 248

音视频开发之旅（11）OpenGLES矩阵变换与坐标系统OpenGL大量使用向量和矩阵，矩阵的最重要的用途之一就是建立向量投影（比如：正交和透视投影）、使物体旋转（rotation）、平移（translation
LiveVideoStack_·2022-11-23 10:56

stm32项目平衡车详解(stm32F407)

2、正交码盘测试小车速度功能开发编码器
闰土小蒋·2022-11-23 10:52
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