Questions tagged «linear-algebra»

该问题是从Stack Overflow 迁移而来的，因为可以在Signal Processing Stack Exchange上回答。 迁移 7年前。 这是哈里斯角点检测的数学表达式： 但是我有以下疑问： 和v的物理意义是什么？许多参考文献说，这是窗口w移动的幅度。那么窗口移动了多少？一个或两个像素？uuuvvvwww 窗口覆盖的像素位置上的总和是吗？ 假设简单地，我（X ，ÿ ）是在单个像素的强度（X ，ÿ ）或在中心的窗口内的强度的总和（X ，ÿ ）？w(x,y)=1w(x,y)=1w(x,y) = 1I(x,y)I(x,y)I(x,y)(x,y)(x,y)(x,y)(x,y)(x,y)(x,y) 根据Wiki，他们说图像是2D，用I表示，然后要求考虑区域，然后使用符号I （x ，y ）(x,y)(x,y)(x,y)I(x,y)I(x,y)I(x,y) 我发现难以掌握数学解释。有人有主意吗？

23 image-processing  opencv  linear-algebra 

我正在尝试从Wikipedia 的Eigenface页面复制想法。从数据矩阵表示的一百个样本图像XX\bf X（每个图像展平为长度为的向量nnn，因此XX\bf X为100100100 x nnn矩阵）中，我计算了SVD分解： X=UΣVTX=UΣVT\begin{equation} \bf X = U \Sigma V^{T} \end{equation} 因此： XXT=UΣ2UTXXT=UΣ2UT\begin{equation} \bf X X^{T} = U \Sigma^2 U^{T} \end{equation} 通过取最大的子集qqq本征模，我可以近似矩阵（让σ1≥σ2≥⋯σ1≥σ2≥⋯\sigma_1 \ge \sigma_2 \ge \cdots）： X≈σ1u1vT1+σ2u2vT2+⋯+σquqvTqX≈σ1u1v1T+σ2u2v2T+⋯+σquqvqT\begin{equation} {\bf X} \approx \sigma_1 u_1 v_1^{T} + \sigma_2 u_2 v_2^{T} + \cdots + \sigma_q u_q v_q^{T} \end{equation} 现在给定一个新的向量yyy，该向量表示不在的图像XX\bf X，我如何确定qqq特征向量的权重UU\bf U以最好地表示我的新图像yyy？除病理情况外，此表示是否唯一？ …

16 computer-vision  linear-systems  linear-algebra 

想要改善这篇文章吗？提供此问题的详细答案，包括引文和答案正确的解释。没有足够详细信息的答案可以被编辑或删除。 我对卡尔曼滤波器完全陌生。我上过一些关于条件概率和线性代数的基础课程。有人可以推荐一本好书或网络上的任何资源来帮助我理解卡尔曼滤波器的操作吗？ 大多数网站都直接从公式及其含义开始，但是我对它的推导更感兴趣，或者如果没有详细推导，则至少对每个操作和参数的物理意义感兴趣。

12 kalman-filters  statistics  linear-algebra 

假设存在一个长度为N 的DFT向量，该向量在其中点附近表现出复杂的共轭对称性，即，等。 和分别是DC和奈奎斯特频率，因此是实数。其余元素很复杂。 X （1 ）= X （N - 1 ）* X （2 ）= X （N - 2 ）* X （0 ）X （N / 2 ）XX\mathbf{X}X(1)=X(N−1)∗X(1)=X(N−1)∗X(1) = X(N-1)^*X(2)=X(N−2)∗X(2)=X(N−2)∗X(2) = X(N - 2)^*X(0)X(0)X(0)X(N/2)X(N/2)X(N/2) 现在，假设有一个矩阵，大小为，它与向量X相乘。 N × NTT\mathbf{T}N×NN×NN \times N Y=TXY=TX\begin{align} \mathbf{Y} = \mathbf{T}\mathbf{X} \end{align} 问题是： 在什么条件下，对于矩阵，保留了所得矢量中点周围的复共轭对称性？ÿTT\mathbf{T}YY\mathbf{Y} 这个问题的动机是试图提出一个预编码器矩阵，该矩阵会产生一个IFFT为实的预编码（预均衡）符号。ÿTT\mathbf{T}YY\mathbf{Y} 编辑： 谢谢@MattL。和@niaren。关于这个问题的困难是找到必要的条件。马特的答案确实足够。进行以下修改也是足够的： 第一行和第一列不必为零。相反，它们可以是非零的，只要它的值在中点周围呈现复杂的共轭对称性，它的第一个值是实数，第个值是实数，就像该符号一样。对于第列，第行和主对角线也可以这样说。（ñ / …

10 dft  equalization  linear-algebra