Howtosignalprocessing
- SVD est-il une extraction de caractéristique?
- Qu'est-ce que la décomposition de valeur singulière utilisée pour?
- Qu'est-ce que SVD dans le traitement du signal?
- Comment SVD est-il utilisé dans le traitement d'image?
SVD est-il une extraction de caractéristique?
SVD est une approche de décomposition des données similaire à l'analyse des composants principaux (PCA). Il a de nombreuses applications dans le traitement du signal et les statistiques, telles que l'extraction des fonctionnalités d'un signal, une approximation de la matrice et une reconnaissance de modèle.
Qu'est-ce que la décomposition de valeur singulière utilisée pour?
La décomposition de valeur singulière (SVD) est une technique largement utilisée pour décomposer une matrice en plusieurs matrices de composants, exposant de nombreuses propriétés utiles et intéressantes de la matrice d'origine.
Qu'est-ce que SVD dans le traitement du signal?
La décomposition de valeur singulière (SVD) est une procédure mathématique pour décomposer une matrice dans un produit de trois matrices, qui peuvent être réécrites comme une somme de matrices de rang un [3]. De plus, le SVD peut être considéré comme une généralisation de la composition eigenge.
Comment SVD est-il utilisé dans le traitement d'image?
Le processus de décomposition de valeur singulière (SVD) consiste à décomposer une matrice A dans la forme . Ce calcul nous permet de conserver les valeurs singulières importantes dont l'image nécessite tout en libérant les valeurs qui ne sont pas aussi nécessaires pour conserver la qualité de l'image.
