关于多元一次方程组更多的故事
2013-08-25 11:22
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稀疏编码(Sparse Coding)是前些年信号研究领域比较热门的技术,常用于对信号的压缩编码,人们也称这种技术为压缩感知(Compressive Sensing)。而在近些年,这种技术也被推广到了机器学习、模式识别、计算机视觉等各个领域的研究当中,在各种应用当中也取得了比较好的实验结果。当然,这种技术从数学建模上来讲,实际上是某种求解多元一次(线性)方程组的方法,下面也分享一下这个关于求解方程组的一些故事。
从上面的介绍可以看出,只要我们对稀疏编码的信号有某种特定的定义,便可以将这种技术使用到我们需要的应用场景当中。另外,也需要说明一下使用这种技术的需要注意的地方:一是矩阵A每一列所代表的信号需要满足严格的对齐关系;二是观测到的新的信号能够使用矩阵A中的每一个信号进行线性组合;三是求解这个具有约束的方程组的最优解可能需要较长的时间。
从上面的介绍可以看出,只要我们对稀疏编码的信号有某种特定的定义,便可以将这种技术使用到我们需要的应用场景当中。另外,也需要说明一下使用这种技术的需要注意的地方:一是矩阵A每一列所代表的信号需要满足严格的对齐关系;二是观测到的新的信号能够使用矩阵A中的每一个信号进行线性组合;三是求解这个具有约束的方程组的最优解可能需要较长的时间。
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