当协方差矩阵为秩亏缺时,可以写为: 此时白化矩阵为: 白化后的信号: 此时白化后信号的协方差矩阵: 至此,完成白化。这也容易理解,有效信号占一个子空间,对子空间白化,就是对有效信号进行白化。 三、白化与PCA PCA前文有分析,给出PCA步骤: 步骤一:数据中心化——去均值; 步骤二:求解协方差矩阵; 步骤三:利用特...
我们的目标是找到白化矩阵 A 使 cov(Y) 为对角矩阵。为了简化,下面的推导过程中省略了前面的系数 1/(m-1),U 和 D 分别是 cov(X) 的特征向量和特征值对角矩阵: 结论就是如果数据按行排列,白化矩阵 A 为: Y = X * A。 如果数据按列排列,白化矩阵 A 为: Y = A * X。 目的:白化处理是为了去除...
我们的目标是找到白化矩阵 A 使 cov(Y) 为对角矩阵。为了简化,下面的推导过程中省略了前面的系数 1/(m-1),U 和 D 分别是 cov(X) 的特征向量和特征值对角矩阵: 结论就是如果数据按行排列,白化矩阵 A 为: Y = X * A。 如果数据按列排列,白化矩阵 A 为: Y = A * X。 目的:白化处理是为了去除...
如果数据按行排列则协方差矩阵的定义是(假设X is already zero-mean): 我们的目标是找到白化矩阵A使cov(Y)为对角矩阵。为了简化,下面的推导过程中省略了前面的系数1/(m-1),U和D分别是cov(X)的特征向量和特征值对角矩阵: 结论就是如果数据按行排列,白化矩阵A为: Y = X * A。 如果数据按列排列,白化矩阵...
白化混合矩阵的计算过程如下: 1. 首先,我们需要计算原始数据的协方差矩阵。协方差矩阵描述了数据之间的线性关系。它的计算公式为:C = X * X^T / N,其中X是原始数据矩阵,X^T是X的转置矩阵,N是样本数量。 2. 接下来,我们对协方差矩阵进行特征值分解。特征值分解可以将协方差矩阵分解为特征值和特征向量的乘积...
噪声白化矩阵是用于去除信号中噪声相关性的一种技术。其数学公式为: $C_w^{-\frac{1}{2}}=VD_w^{-\frac{1}{2}}V^{*}$ 其中,$C_w$为输入信号的协方差矩阵,$D_w$为$C_w$的特征值矩阵,$V$为$C_w$的特征向量矩阵,$V^*$为$V$的共轭转置。©...
1、本发明通过提供一种基于白化矩阵的双线性池化方法及装置,解决了现有技术中连续使用两次牛顿迭代法,造成的计算速度慢,算力使用较多的问题,实现了仅使用了一次牛顿迭代法,在保持分类效果的前提下,计算速度更快。 2、第一方面,本发明提供了一种基于白化矩阵的双线性池化方法,该方法包括: ...
计算数据矩阵的 ZCA 白化并返回白化数据和白化/去白化变换矩阵。 (0)踩踩(0) 所需:11积分 YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测算法 2025-01-29 09:23:20 积分:1 glpk-4.62.tar.gz 2025-01-29 07:54:49 积分:1 关于哈希表、Python100道题 ...
白化散度差矩阵的独立元分析应用于表情识别
白化实现过程,提高了白化性能,削弱了光照、姿态等噪声对表情识别的影响。该算法首先采用散度差矩阵求白 化矩阵,由快速固定点算法(FASTICA求解样本独立元,最终由最近邻准则实现表情识别。实验结果表明,提出 的算法要优于传统的2DPCA及ICA算法,为表情识别提供了一条有效途径。 散度差矩阵;白化散度差矩阵;独立元分析;最...