施密特正交化 GramSchmidt 施密特正交化的原名是 Gram–Schmidt process,是由Gram和schmidt两个人一起发明的,但是后来因为施密特名气更大,所以该方法被简记为施密特正交化. 借用 <线性代数>P117-例2 的例子来运行代码. \[ a_1 = (1,2,-1)^T \\ a_2 = (-1,3,1)^T \\ a_3 = (4,-1,0)^T \] 正交化后: \[ a_1 = (1,2,-1)^T \\ a_2 = \frac{5}{3}(-1,1,1)

Gram定义 n维欧式空间中任意k个向量之间两两的内积所组成的矩阵,称为这k个向量的格拉姆矩阵(Gram matrix) 根据定义可以看到,每个Gram矩阵背后都有一组向量,Gram矩阵就是由这一组向量两两内积得到的,先说一下向量内积是做什么的. 向量的内积,也叫向量的点乘,对两个向量执行内积运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,内积的结果是一个标量.例如对于向量a和向量b:                             a和b的内积公式为: 两个向量的内积有什么用呢?一

title: [线性代数]4-4:正交基和Gram算法(Orthogonal Bases and Gram-Schmidt) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Orthogonal Matrix Q Gram-Schmidt Algorithm QR toc: true date: 2017-10-19 16:28:54 Abstract: 通过将正交的向量组合成矩阵探索其中的一些有趣的性质和用途 Keywords: Orthogon

[Architecture] 系统架构正交分解法 前言 随着企业成长,支持企业业务的软件,也会越来越庞大与复杂.当系统复杂到一定程度,开发人员会发现很多系统架构的设计细节,很难有条理.有组织的用一张大蓝图去做分析设计.先前在InfoQ上看到一篇文章:「亿级用户下的新浪微博平台架构 - 卫向军」,在这篇文章里使用正交分解法,来分析设计新浪微博平台的系统架构. 透过正交分解法这样表格式的条列与分解,可以让开发人员清楚理解每个象限的关注点,进而去理解与组织整个系统架构所使用到的框架技术.本篇文章介绍如

1. Camera.aspect 表示摄像机显示区域的纵横比.宽高比,摄像机初始化的时候会默认设置成当前屏幕的宽高比,可以更改,也可以通过 Camera.ResetAspect 来重置. 2. Camera.orthographicSize 当摄像机为正交相机状态的时候,该值有效,表示摄像机显示区域高度的一半的尺寸,而宽度是通过自动计算得出来的.宽高比已知,高度的一半知道,由此计算: height(高度) = camera.orthographicSize * 2f; width(宽度) = h

1.编码器原理        什么是正交?如果两个信号相位相差90度,则这两个信号称为正交.由于两个信号相差90度,因此可以根据两个信号哪个先哪个后来判断方向. 这里使用了TI12模式,例如当T1上升沿,T2在低电平时:T1下降沿,T2在高电平时,向上计数,这样的好处是当有毛刺产生的时候,会自动+1 -1过滤掉毛刺. 2.编码器的中断 由于编码器是基于定时器的,所以编码器的中断实际上就是定时器的中断.也就是说定时器是每隔一定时间加一个数(或减一个数 ),当数到达预设值时就产生中断,而编码器是每一

关于正交解码,我先解释何为正交解码,,,,其实名字挺高大上的,,,,还是先说编码器吧 看一下我用过的一种编码器 编码器的 线 数 ,是说编码器转一圈输出多少个脉冲,,,如果一个编码器是500线,,,说明这个编码器转一圈对应的信号线会输出500个脉冲,,,,为什么说是对应的,,,对于上面的编码器而言是这样的,,,,但是有的编码器里面有好多线,,,有的信号线是转一圈就输出对应多少线的脉冲,,,有的信号线是转一圈就输出一个脉冲,,,,这就要看编码器的资料了...... 看我上面用过的这个编码器,,使用

Unity中相机的投影是2种方式,正交和透视 这是透视方式 正交方式: //计算屏幕宽度 float height = 2.0f * Camera.main.orthographicSize;//正交的size screenWidthInPoints = height * Camera.main.aspect; //长宽比 orthographicSize指的是屏幕中心到顶部的距离,所以*2,印射到真实宽度就是*实际手机比例就行了.

scene视图查看场景时应调成正交模式,以避免稍微滑动滚轮就导致视角过远或过近.

主要内容: gOMP的算法流程 gOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.gOMP的算法流程 广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广.OMP每次只选择与残差相关最大的一个,而gOMP则是简单地选择最大的S个.之所以这里表述为"简单地选择"是相比于ROMP之类算法的,不进行任何其它处理,只是选择最大的S个而已. gOMP的算法流程: 二.gOMP的MATLAB实现(CS_gOMP

主要内容: SWOMP的算法流程 SWOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 门限参数a.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SWOMP与StOMP性能比较 一.SWOMP的算法流程 分段弱正交匹配追踪(Stagewise Weak OMP)可以说是StOMP的一种修改算法,它们的唯一不同是选择原子时的门限设置,这可以降低对测量矩阵的要求.我们称这里的原子选择方式为"弱选择"(Weak Selection),StOMP的门限设置由残差决定,这对测量矩阵(原子选择)提出了要求

主要内容: StOMP的算法流程 StOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 门限参数Ts.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.StOMP的算法流程 分段正交匹配追踪(Stagewise OMP)也是由OMP改进而来的一种贪心算法,与CoSaMP.SP算法类似,不同之处在于CoSaMP.SP算法在迭代过程中选择的是与信号内积最大的2K或K个原子,而StOMP是通过门限阈值来确定原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势(这句话存在疑问)

Revit建模过程中有时候会遇到某些特殊的建筑不规则建筑或者其轴线视图中并非正交二是倾斜的情况,用Revit建模过程中对于倾斜的建筑不仅不符合人的视觉习惯,而且也会对后期的机电管线的布设造成困扰,稍不留神,某些管线的就会跟轴线墙梁等不平行,管线无法定位(Revit极易崩溃),其实通过简单的操作即可将视图显示为"正交"样式,方便建模. 比如视图中有四面墙围城的一个房间,四面墙均非垂直或者水平,如何将其显示为"横平竖直"的方式呢? 开始前需要将Revit视图裁切框显示出

Unity Camera的两种模式 Projection:投射,投影 Unity的MainCamera的Projection可选择Perspective[透视],Orthographic[正交],是指摄像机两种不同的视图,这两种视图有什么区别呢? 正交Orthographic(无消失点投影) 无法判断距离 正交视图无法看到一个物体是远离自己还是正在我们面前.为什么? 因为它不会根据距离收缩.所以如果你如果你画一个固定大小的物体在视点前面,同时画一个同样大小的物体在第一个物体的远后方,你无法说那个

1.简介 正交试验法是研究多因素.多水平的一种试验法,它是利用正交表来对试验进行设计,通过少数的试验替代全面试验,根据正交表的正交性从全面试验中挑选适量的.有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,整齐可比”的特点. 正交实验法设计测试用例,基本步骤如下: 提取测试需求功能说明,确定因素数和水平数 根据因素数和水平数确定n值 选择合适的正交表 根据正交表把变量的值映射到表中,设计测试用例数据集 本文参考如上步骤,使用Python实现了正交表自动设计测试用例的完整流程. GitHub

分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪,它是OMP另一种改进算法,每次迭代可以选择多个原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势. 1.StOMP重构算法流程: 分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪,它是OMP另一种改进算法,每次迭代可以选择多个原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势. 1.StOMP重构算法流程: 2.分段正交匹配追踪(S

数值模拟中对数学物理方程的求解过程中经常需要生成网格,这里提供了一种方便的方法,只需要简单地勾画出区域的轮廓, 就可以生成相应的正交曲线网格,详情请访问 www.TimeGIS.com

1.AGC电路的工作原理 1.1AGC电路的用途 随着电磁环境的日益恶化, 不同频段电磁信号之间的相互串扰, 以及可能出现的人为干扰, 将会导致接收机输入端口的信号动态范围较大, 一旦出现电路饱和或是 A /D 量化限幅, 将会严重影响接收机的性能.为了有效防止电路饱和以及 A /D 量化限幅, 保证卫星接收机能正常工作, 需要设计大动态范围的自动增益控制电路,保证输出给 A /D的功率恒定.因此, 自动增益控制(AGC)电路被广泛应用于各种接收机接收系统中. 1.2AGC电路分类 1.2.1模

主要内容: ROMP的算法流程 ROMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.ROMP的算法流程 正则化正交匹配追踪ROMP算法流程与OMP的最大不同之处就在于从传感矩阵A中选择列向量的标准,OMP每次只选择与残差内积绝对值最大的那一列,而ROMP则是先选出内积绝对值最大的K列(若所有内积中不够K个非零值则将内积值非零的列全部选出),然后再从这K列中按正则化标准再选择一遍,即为本次迭代选出的列向量(一般并非只有一列).正则化标准意思是选择各列向量与

主要内容: OMP的算法流程 OMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.OMP的算法流程 二.OMP的MATLAB实现(CS_OMP.m) function [ theta ] = CS_OMP( y,A,iter ) % CS_OMP % y = Phi * x % x = Psi * theta % y = Phi * Psi * theta % 令 A = Phi*Psi, 则y=A*theta %

一.如果两条直线是垂直的,那么就可以说这2条直线是正交的.既然有垂直,为什么还要有正交概念呢? 因为正交可以描述两个或者多个变量之间互不影响.互不干涉,而垂直是完全属于几何的术语. 二.具有正交关系的两条直线中,如果有一个点沿着其中一条直线运动,那么这个点在另外一条直线上的投影是不变的. 三.考虑电脑升级问题 1.台式机:各个部件可以独立更换 2.笔记本:显示器.机箱.键盘等耦合在一起 四.考虑小地图,有哪些正交因素: 1.地图图片 2.地图上的小图标 3.内部逻辑