之后通过判断局部极大值点来确定源信号数目同时估计出混合矩阵。最后,采用语音信号对所研究的方法进行实验仿真,并将本文提出的方法与常用方法的估计结果进行了比较。在此基础上研究了源信号的恢复方法,并对比压缩感知理论结合K均值奇异值分解模型重构所得的源信号。实验结果证明本文研究的方法能够较大程度减少重构误差。
矩阵 迭代 极值 转载 数据小筑 2023-12-15 13:52:45 214阅读 罚函数法python罚函数法的基本思想 罚函数2011年04月14日 [b] 它将有约束最优化问题转化为求解无约束最优化问题: [/b] [b][/b] [b] 其中M为足够大的正数, 起"惩罚"作用, 称之为罚因子, F(x, M )称为罚函数. [/b] [b][/b]...
其实,极值与最值的关系是很好理解的,极值是函数局部范围的最大或最小值。而最值,是函数在整个定义域内的最大或最小值。极值一定在定义域内部产生,而最值,有可能是函数在定义域端点处的函数值。 因此,求函数的最值,只需求出函数的全体极值以及端点函数值,再进行比较,...
8.5.4.1.5网络的能量函数网络的能量函数定义为地球物理反演教程以上是矩阵形式,考虑无自反馈的具体展开形式为地球物理反演教程当网络收敛到稳定状态时,有ΔE(t)=E(t+1)-E(t)=0(8.40)或者说:地球物理反演教程理论证明了如下两个定理[8]:定理1.对于DHNN,若按异步方式调整网络状态,且连接权矩阵W为对称阵,则对...
C. 被分离物系的组分因沸点相近而难以分离,须较大回流比而消耗大量加热蒸汽的系统 D. 低压精馏过程需要制冷设备的系统 查看完整题目与答案 因循环水水质不稳定而引起的常见故障有( )。 A. 结垢故障 B. 腐蚀故障 C. 生物故障 D. 粘泥故障 查看完整题目与答案 关于气动薄膜调节阀,下列说法正确的是...
则这个最大值一定是函数f(x)在[a,b]上的极大值;②若函数f(x)在[a,b]上有最小值,则这个最小值一定是函数f(x)在[a,b]上的极小值;③若函数f(x)在[a,b]上有最值,则最值一定在x=a或x=b处取得;④若函数f(x)在(a,b)内连续,则f(x)在(a,b)内必有最大值与最小值.其中真命题的个...
如果Hessian矩阵负定,函数在该点有极大值 如果Hessian矩阵不定,还需要看更(此处误) 在导数为0的点处,函数可能不取极值,这称为鞍点,下图是鞍点的一个例子(来自SIGAI云端实验室): 除鞍点外,最优化算法可能还会遇到另外一个问题:局部极值问题,即一个驻点是极值点,但不是全局极...
当 p > q 时的最小二乘解: 解法:牛顿法与列文伯格-马夸尔特法(L-M方法) 1)从初始解开始迭代,若初始解与实际相距较远,可能会很慢; 2)估计解可能是初始解的函数(由于局部最小值); 3)牛顿法需计算一阶段到矩阵J(雅克比矩阵),二阶导矩阵H(海塞矩阵); 4)L-M算法不用计算H。 实际中使用时,有现成的...
1 ImageUnderstanding 图像理解 hanzhj@gucas.ac 韩振军 2 第二章图像信息 表示及特征提取 3 常用特征提取与分析 Haar-like特征 LBP特征 HOG特征 SIFT特征及匹配 深度学习特征 SIFT简介 SIFT算法实现细节 SIFT算法的应用领域 SIFT算法的扩展与改进 SIFT特征及匹配 SIFT简介 ...
对于局部微小的移动量[u,v],近似表达为: 其中M是2*2矩阵,可由图像的导数求得: E(u,v)的椭圆形式如下图: 图2.2E(u,v)的椭圆形式 定义角点响应函数R为: Harris角点检测算法就是对角点响应函数R进行阈值处理:R > threshold,即提取R的局部极大值。 1 Shi-Tomasi算法是Harris算法的改进。Harris算法最原始的...