Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que la matrice de covariance spatiale?
- Quelle est l'utilisation de la matrice de covariance dans l'apprentissage automatique?
- Qu'est-ce que la covariance dans le traitement du signal?
Qu'est-ce que la matrice de covariance spatiale?
La matrice de covariance spatiale bien connue (SSCM) réalise une transformation radiale qui déplace tous les points de données vers une sphère, suivi par le calcul de la matrice de covariance classique des données transformées.
Quelle est l'utilisation de la matrice de covariance dans l'apprentissage automatique?
La matrice de covariance fournit un outil utile pour séparer les relations structurées dans une matrice de variables aléatoires. Ceci peut être utilisé pour décorréler les variables ou appliqué comme transformée en autres variables. Il s'agit d'un élément clé utilisé dans la méthode de réduction des données d'analyse des composants principaux, ou PCA pour faire court.
Qu'est-ce que la covariance dans le traitement du signal?
Dans le traitement du signal, la covariance croisée est souvent appelée corrélation croisée et est une mesure de la similitude de deux signaux, couramment utilisés pour trouver des caractéristiques dans un signal inconnu en le comparant à un signal connu.
