到底什么是hankel变换矩阵

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Hankel 矩阵类的一种快速分解算法Ξ
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基于构造Hankel 矩阵的SVD 陷波方法倡
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官方公共微信【论文】非奇异Hankel矩阵的最小有理生成函数_百度文库
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非奇异Hankel矩阵的最小有理生成函数用​初​等​变​换​的​方​法​,​证​明​非​奇​异​H​a​n​k​e​l​矩​阵​之​最​小​有​理​生​成​函​数​的​性​质​,​以​及​该​有​理​函​数​之​M​a​r​k​o​v​参​数​生​成​的​k​×阶​H​a​n​k​e​l​矩​阵​的​核​空​间​的​性​质​。
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基于Hankel矩阵与奇异值分解(SVD)的滤波方法以及在飞机颤振试验数据预处理中的应用
摘 要:将Hankle矩阵与SVD分解相结合对受噪声污染的飞机颤振试验数据进行滤波,以提高颤振模态参数识别的精度,首先对由测量数据构造的Hankle矩阵进行SVD分解,再根据对噪声统计特性的掌握程度,采用两种不同的方法,即基于噪声统计特性的方法和基于奇异值变化曲线突变点的方法,将由含噪的测量数据所构成的Hankel矩阵分成两个互不相关的空间——真实信号空间和噪声空间,最后在真实信号空间中,利用平均的方法重构经过滤波的数据。通过数值仿真和应用于实际的飞机颤振试验数据,对Hankel矩阵取不同维数时对空间划分和滤波效果的影响进行了分析和研究,并验证了该方法是有效和可行的。
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有没有将2维数据降到1维的最佳非线性降维方法?
各位同仁,如果将数据维数限于2维,目标是降到1维。在这个前提下,有没有最佳的非线性降维方法?
kernel 方法? 这个问题的数学本质似乎是一个矩阵什么情况下能用一个什么样向量近似效果最好?我记得好像是奇异值分解,推导也不算复杂,Gloub的矩阵计算或者黄琳老师的《控制理论中的矩阵论》还有张贤达老师的《信号处理的矩阵理论》都有这方面的论述,可以转化成一个矩阵的最优化过程。 : Originally posted by 木易山水 at
这个问题的数学本质似乎是一个矩阵什么情况下能用一个什么样向量近似效果最好?我记得好像是奇异值分解,推导也不算复杂,Gloub的矩阵计算或者黄琳老师的《控制理论中的矩阵论》还有张贤达老师的《信号处理的矩阵理 ... 十分感谢!赶紧去补习一下。 不好意思,写错了,是Golub不是Gloub mark一下。。。 你好,我查了下,奇异值分解确实可以降低维数,但是我没有搞清楚前提:降维后的矩阵至少是秩为1的。所以奇异值分解对你这个问题无能为力。
误导你了,实在不好意思,见谅! 你的问题在数学上有很清楚的表述,
对于有一个n*n的矩阵A,我们希望找到一个秩为k(大于等于1且小于R(A))的矩阵B1,使
(A-B1)的范数=min((A-B)的范数)
我曾经浏览过一篇这方面的论文,Chu M T, Funderlic R E, Plemmons R J. Structured lower rank approximation.Linear Algebra Appl,-172,是用Hankel矩阵近似的,但仍不能确定是否能解决你这个一维的问题,希望对你有用! 需要注意的是,上述的逼近的的B矩阵还是二维的,不过秩是1,可能不满足你的要求。 Principal Curve? 你所谓的“最佳”是怎么评估的
你想达到什么效果 可以尝试下随机森林模型的坐标放缩
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