目录 1. 概述 2. K-L变换方法和原理推导 2.1. 向量分解 2.2. 向量估计及其误差 2.3. 寻找最小误差对应的正交向量系 3. K-L变换高效率的本质 4. PCA在编.解码应用上的进一步推导 4.1. 编.解码函数的定义 4.2. 寻找最优编码\(\boldsymbol c^*\) 4.2.1. 构造.简化优化函数 4.2.2. 最优编码函数 4.3. 寻找最优编码矩阵\(\boldsymbol D^*\) 1. 概述 全称:Discrete Karhunen–Loève Tr

NLP中关于语音的部分,其中重要的一点是语音信号从背景噪音中分离.比如在一个办公室场景中,有白天的底噪-类似于白噪音的噪音.空调的声音.键盘的啪啪声.左手边45度7米元的地方同事讨论的声音.右手边1.5米远处同事讨论的声音.打印机的声音.各种声音混杂在一起,从自然人的角度来分别,很容易做到区分各种声音. 以自然人的观点来看,不自觉的感知中使用了空间传播模型和声音模式识别,具体的机理暂时没能搞清楚.以一般人的能力看来,区分特定的人的声音是简单从容的,一般只要记得曾经听过即可.且可以在嘈杂的环境中持

 目录: K Airdrop I Soldier Game L Sub-cycle Graph G Repair the Artwork ———————————————————— ps:楼主脑残有点严重,很容易写错别字和语言组织混乱,如果在读文章时遇到,可以在评论区里回复一下,我好改(花式骗评论) 补题地址:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblems.do?contestId=1&pageNumber=31 顺便好人做到底,给大家凑个11/13的

C. Trailing Loves (or L'oeufs?) 题目传送门 题意: 求n!在b进制下末尾有多少个0? 思路: 类比与5!在10进制下末尾0的个数是看2和5的个数,那么 原题就是看b进行质因数分解后,每个因数个数的最小值 代码: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; #define N 1000005 ll pri[N]; ll cnt[N]; ll tot; void getpri(

链接:https://codeforces.com/gym/101606 A - Alien Sunset 暴力枚举小时即可. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; int n; int h[maxn],r[maxn],s[maxn]; inline bool dark(int id,int time) { if(r[id]<s[id]) { ; ; } if(r[id]>s[id]) { ; ; } } int main()

一.SVD    1.含义: 把矩阵分解为缩放矩阵+旋转矩阵+特征向量矩阵. A矩阵的作用是将一个向量从V这组正交基向量的空间旋转到U这组正交基向量的空间,并对每个方向进行了一定的缩放,缩放因子就是各个奇异值,如果V维度比U大,则说明进行了投影. SVD分解表示把旋转.缩放.特征向量分离出来. 二.SVD与奇异值   1.计算上: U的列为AAT的正交特征向量 V的列为ATA的正交特征向量 2.含义上: 都是抽取一个矩阵的主要部分 3.不同点: 特征值分解只有缩放,没有旋转:所有矩阵都可以奇异值

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法. 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点,如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达? 事实上,若存在这样的超平面,那么它大概应具有这样的性质: 最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近: 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开. 一般的,将特征量从n维降到k维: 以最近重构性为目标,PCA的目标

K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的.    K-SVD算法总体来说可以分成两步,首先给定一个初始字典,对信号进行稀疏表示,得到系数矩阵.第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典. 设D∈R n×K,包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K,y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合.也就是说y=Dx,其中x∈RK表示信号y的稀疏系数.论文中采用的是2范数

#include <cstdio> #include <cstdlib> #include <algorithm> #include <cmath> #include <cassert> #include <vector> #include <ctime> class MclVector { public: int n; double *Mat; /** type=0: 列向量(默认) type=1: 行向量 **/ in

link:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4497 如果G%L != 0,说明一定无解. 把K = G / L质数分解,G / L = p1^t1 * p2^t2 * p3^t3 * ……:同时 x/= L, y/= L, z/=L,不影响结果. 假设三个数字的质数分解是: x = p1^i1 * p2^i2 * p3^i3 * …… y = p1^j1 * p2^j2 * p3^j3 * …… z = p1^k1 * p2^k2 * p3^k

///A 为矩阵,这里写成一维数组,如 [1],[1,2,3,4] function GetLU(a) { var n = a.length;//矩阵的总数据数目 var s = Math.sqrt(n);//矩阵的阶数 var L = new Array(n); var U = new Array(n); if (GetDet(a) != 0) { var allOrderNotEqulesZero = true; for (var i = 0; i < s; i++) { if (GetDe

    接着LU分解继续往下,就会发展出很多相关但是并不完全一样的矩阵分解,最后对于对称正定矩阵,我们则可以给出非常有用的cholesky分解.这些分解的来源就在于矩阵本身存在的特殊的 结构.对于矩阵A,如果没有任何的特殊结构,那么可以给出A=L*U分解,其中L是下三角矩阵且对角线全部为1,U是上三角矩阵但是对角线的值任意,将U正规化成对角线为1的矩阵,产生分解A = L*D*U, D为对角矩阵.如果A为对称矩阵,那么会产生A=L*D*L分解.如果A为正定对称矩阵,那么就会产生A=G*G,可以这

接着上次LU分解的讲解,这次给出使用不同的计算LU分解的方法,这种方法称为基于GaxPy的计算方法.这里需要了解lapapck中的一些函数.lapack中有一个函数名为gaxpy,所对应的矩阵计算公式是:x = Gx + y; 对应的Matlab代码如下: function[L, U] =zgaxpylu(A) %calculate LU decomposition based on Gaxpy operation %the same way as zlu.m but differnt appr

1/6 LU 分解          LU 分解可以写成A = LU,这里的L代表下三角矩阵,U代表上三角矩阵.对应的matlab代码如下: function[L, U] =zlu(A) % ZLU - LU decomposition for matrix A % work as gauss elimination   [m, n] = size(A); if m ~= n      error('Error, current time only support square matrix')

当需要在无需列表中寻找第k小的元素时,一个显然的方法是将所有数据进行排序,然后检索k个元素.这种方法的运行时间为O(n log(n)). 无序列表调用分区函数将自身分解成两个子表,其长度为i和n-i.第一个列表中的第一个i元素(不一定排序),当i与k进行比较时需在第一或第二个子列表中搜索元素. 使用findMinK(ArrayList<Integer>array, int k, int i, int r)实现,同时使用下面testframe代码测试.在函数中可增加全局变量cmpcnt,在列表中

  算法训练 K好数   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB 问题描述 如果一个自然数N的K进制表示中任意的相邻的两位都不是相邻的数字,那么我们就说这个数是K好数.求L位K进制数中K好数的数目.例如K = 4,L = 2的时候,所有K好数为11.13.20.22.30.31.33 共7个.由于这个数目很大,请你输出它对1000000007取模后的值. 输入格式 输入包含两个正整数,K和L. 输出格式 输出一个整数,表示答案对1000000007取模后的值. 样例输入 4 2 样例输

算法目的:对一个正整数分解质因数 一.算法分析: 1.建立整数列表,保存求到的因数. 2.声明整数i=2,用以递增取模:整数m,用于临时保存n 3.建立while循环,i小于等于整数m时,判断m%i,如果等于0,可以被整除,则令 m = m/i 将 i添加到 整数列表:如果m%i不等于0,i++ 4.判断整数列表长度,如果长度为1,则认定n是质数:否则为合数并打印列表 5.加入n的开方值比较,如果i 递增到n的开方值但整数列表的大小仍为0,则认为此数是质数 二.运算结果抢先看 三.基础程序 pa

题目描述 <集合论与图论>这门课程有一道作业题,要求同学们求出{1, 2, 3, 4, 5}的所有满足以 下条件的子集:若 x 在该子集中,则 2x 和 3x 不能在该子集中. 同学们不喜欢这种具有枚举性 质的题目,于是把它变成了以下问题:对于任意一个正整数 n<=100000,如何求出{1, 2,..., n} 的满足上述约束条件的子集的个数(只需输出对 1,000,000,001 取模的结果),现在这个问题就 交给你了. 输入输出格式 输入格式: 只有一行,其中有一个正整数 n,30

前言:之前说看<C++ Primer >暂时搁浅一下,迷上公司大神写的代码,想要明白,主要是socket.进程间通信! 知道进程间通信:信号.信号量.管道.消息队列.共享内存(共享存储),也能写些简单代码进行通信,但不知道应用在哪?感觉很多小伙伴跟我有类似经历吧? 一.应用实例: 要去linux设备上去添加.改密用户:本地去linux设备添加用户,用socket实现,其实大神改的ssh源码来实现的,这不是我要讲的重点,而我要讲的是准备过程,去登陆linux设备,要准备好:管理员.密码等. 简略

https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/85064685 上一篇文章我们简单介绍了信息熵的概念,知道了信息熵可以表达数据的信息量大小,是信息处理一个非常重要的概念. 对于离散型随机变量,信息熵公式如下:H(p)=H(X)=Ex∼p(x)[−logp(x)]=−∑ni=1p(x)logp(x) H ( p ) = H ( X ) = \mathrm { E } _ { x \sim p ( x ) } [ - \log p ( x ) ] =