子带分解. 例如语音信号是宽带信号,根据奈奎斯特采样定理,采样率为16kHz的语音信号的有效带宽是8KHz,不论是对于降噪,aec,vad,波束形成亦或是logfbank特征提取,我们都期望更精细的处理以提高准确性,因为有时噪声就是带限信号,而回声消除要能处理的时间比较长,就需要滤波器抽头数比较多,这样积累的数据长度和计算量就比较大,同理波束形成技术也是空时域滤波技术,也可以划分成子带进行更为精细的处理. 首先划分成多个子带,用到的必然是傅里叶变换,这里通常被称为STFT,也就是截取一段时长然后…

Matrix QR decomposition is very useful in least square fitting model. But there is no function available to do it in OpenCV directly. So i write a function to do it myself. It is based on the House Holder Algorithm. The defailed algorithm can be foun…

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授. PDF格式学习笔记下载(Academia.edu) 第7章课程讲义下载(PDF) Summary For a nonsingular matrix $[A]$ on which one can always write it as $$[A] = [L][U]$$ where $[L]$ is a lower tr…

1320. Graph Decomposition Time limit: 0.5 secondMemory limit: 64 MB There is a simple graph with an even number of edges. You are to define if it is possible to present it by the set of pairs of adjacent edges (having a common vertex). Input contains…

奇异值分解(We Recommend a Singular Value Decomposition) 原文作者:David Austin原文链接: http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd译者:richardsun(孙振龙) 在这篇文章中,我们以几何的视角去观察矩阵奇异值分解的过程,并且列举一些奇异值分解的应用. 介绍 矩阵奇异值分解是本科数学课程中的必学部分,但往往被大家忽略.这个分解除了很直观,更重要的是非常具有实用价值.譬如…

We Recommend a Singular Value Decomposition Introduction The topic of this article, the singular value decomposition, is one that should be a part of the standard mathematics undergraduate curriculum but all too often slips between the cracks. Beside…

文章转自:奇异值分解(We Recommend a Singular Value Decomposition) 文章写的浅显易懂,很有意思.但是没找到转载方式,所以复制了过来.一个是备忘,一个是分享给大家. 内容没变,但是有的地方习惯性着色突出重点. 在此致敬原作者~ 原文如下: 原文作者:David Austin 原文链接: http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd 译者:richardsun(孙振龙) 在这篇文章中,我们以几何…

矩阵分解(rank decomposition)文章代码汇总 矩阵分解(rank decomposition) 本文收集了现有矩阵分解的几乎所有算法和应用,原文链接:https://sites.google.com/site/igorcarron2/matrixfactorizations Matrix Decompositions has a long history and generally centers around a set of known factorizations such…

SVD简介 SVD不仅是一个数学问题,在机器学习领域,有相当多的应用与奇异值都可以扯上关系,比如做feature reduction的PCA,做数据压缩(以图像压缩为代表)的算法,还有做搜索引擎语义层次检索的LSI(Latent Semantic Indexing)或隐性语义分析(Latent Semantic Analysis).另外在工程应用中的很多地方都有它的身影,例如在推荐系统方面.在2006年末,电影公司Netflix曾经举办一个奖金为100万刀乐的大赛,这笔奖金会颁给比当时最好系统还…

原文作者:David Austin原文链接: http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd译者:richardsun(孙振龙) 在这篇文章中,我们以几何的视角去观察矩阵奇异值分解的过程,并且列举一些奇异值分解的应用. 介绍 矩阵奇异值分解是本科数学课程中的必学部分,但往往被大家忽略.这个分解除了很直观,更重要的是非常具有实用价值.譬如,Netflix(在线电影租赁公司)对能够提高其电影推荐系统准确率10%的人提供100万美元的丰厚奖金…