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序列x的稀疏表示求解公式
压缩感知的基本原理
答:
整个过程可以用以下的数学公式表示:y = Φx 其中,y是测量向量,Φ是测量矩阵,x是原始信号的稀疏表示
。我们的目标是找到x,使得上述公式成立。因此,压缩感知的关键在于如何求解x。基于压缩感知的解码算法有很多种,例如最小二乘法、基于迭代阈值法的稀疏表示、基于贪心算法的正交匹配追踪(OMP)和基于...
稀疏
表达是什么意思
答:
信号
稀疏表示
(稀疏表达也可以叫为稀疏表示)是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域,众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展。信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,...
计算一元
稀疏
多项式
答:
1+
x
+x^2-x^4+2x^5。
C语言 一元
稀疏
多项式的运算
答:
=1&&a[i].
压缩感知理论基本介绍
答:
然而一般信号
x
本身并不稀疏,需要在某种稀疏基上进行
稀疏表示
,即x=Ψs, 其中s为稀疏向量,即为所
求的稀疏
信号;Ψ为稀疏基矩阵,也叫稀疏变换矩阵,如傅里叶变换。于是最终问题表示为: &...
贝叶斯原理及应用
答:
经过多年的发展与完善,贝叶斯
公式
以及由此发展起来的一整套理论与方法,已经成为概率统计中的一个冠以“贝叶斯”名字的学派,在自然科学及国民经济的许多领域中有着广泛应用。公式:设D1,D2,……,Dn为样本空间S的一个划分,如果以P(Di)
表示
事件Di发生的概率,且P(Di)>0(i=1,2,…,n)。
NLP第九篇-句法分析
答:
这个
x
就是隐含标记,xi的取值范围一般是人为设定的,一般取1~16之间的整数。而且PCFG-LA也类似于HMM模型,原始非终结符对应HMM模型中的观察输出,而隐含标记对应HMM模型中的隐含状态。 浅层语法分析(局部语法分析) 由于完全语法分析要确定句子所包含的全部句法信息,并确定句子中各成分之间的关系,这是一项十分苦难的任务...
预测模型还是解释模型。两者区别及联系
答:
事实上,即使潜在的因果关系是y=f(
x
),但是y=f1(x)可能在x1而不是x上取得更好的结果,因为估计可能是有偏的估计,有偏估计可能会有更好的结果。 因果关联 :在解释性模型中f代表着潜在的因果关系的函数,
X
被认为可以造成y。而预测模型中,函数f是找到X,Y 之间的关系。 理论-数据: 在解释模型中,f是完全建立...
非线性方程组数值解法的正文
答:
n个变量n个方程(n >1)的方程组
表示
为(1)式中ƒi(x1,
x
2,…,xn)是定义在n维欧氏空间R 的开域D上的实函数。若ƒi中至少有一个非线性函数,则称(1)为非线性方程组。在R 中记ƒ=则(1)简写为ƒ(尣)=0。若存在尣∈D,使ƒ(尣)=0,则称尣为非线性方程组的...
深层网络结构嵌入
答:
给定输入数据${
x
_i}$,其中对于各个层的隐藏
表示
如下
公式
进行计算: {% raw %}$$y_i^{(1)} = \sigma ({W^{(1)}}{x_i} + {b^{(1)}})$${% endraw %} {% raw %}$$y_i^{(k)} = \sigma ({W {(k)}}y_i {(k - 1)} + {b^{(k)}}),k = 2, \cdots ,K$${% end...
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