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KL变换做的降噪音处理,求最佳K, Lz, Lw, shift值 50 function[y]=rqssaauto(z,K,Lz,Lw,shift)y=zeros(z);zlen=length(z)...

在模式识别和图像处理中一个主要的问题就是降维,在实际模式识别问题中,我们选择的特征经常彼此相关,在识别这些特征时,数量很多,大部分都是无用的。如果我们能减少特征的数量,即减少特征空间的维数,那么我们将以更少的存储和计算复杂度获...

可见,要实现KLT,首先要从信号求出其协方差矩阵Ф,再由Ф求出正交矩阵Q。Ф的求法与自相关矩阵求法类似。

K-L变换的一般步骤是:1、读入图像、形成数据矩阵(每个样本为1*64) 2、标准化数据 3、求协方差矩阵 4、计算协方差矩阵的特征根及特征向量 5、选出最大10个特征值对应的特征向量构成变换矩阵 6、求每个样本在特征空间的表示

你不是都已经说清楚流程了 不知道你需要啥帮助的。 yale数据不知道存的是什么特征, pca降维到2维的话,这样的特征空间描述度足以区分不同人脸吗,我没用过,只是单纯的疑问 Fisher分类器没用过,印象中好像和pca,lda也是有一定关系的

一天天的啊啊啊

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