信号处理常用算法介绍
对于许多信号,低频成分相当重要,它常常蕴含着信号的特征,而高频成分则给出信号的细节或差别。
快速傅里叶变换(FFT):
朴素高精度乘法时间O(n2),但FFT能O(nlog2n)的时间解决
可以反映出信号的整体内涵,但表现形式往往不够直观,并且噪声会使得信号频谱复杂化
离散小波变换(DWT):
在数值分析和时频分析中很有用,一维小波变换,二维小波变换
小波分解:意义就在于能够在不同尺度上对信号进行分解,使人们在任意尺度观察信号,将信号分解为近似分量和细节分量
小波分析:应用在降噪中的,在小波分析中经常用到近似于细节,近似表示信号的高尺度,即低频信息;细节表示信号的高尺度,即高频信息。
带通滤波器:将信号分解为不同频率分量
稀疏表示:
为普通稠密表达的样本找到合适的字典,将样本转化为合适的稀疏表达形式,从而使学习任务得以简化,模型复杂度得以降低
它实质上是对于庞大数据集的一种降维表示,应用在图像去噪、超分辨率重建、人脸识别、目标跟踪、音频处理
1) 省空间
2) 奥卡姆剃刀说:如果两个模型的解释力相同,选择较简洁的那个。稀疏表达就符合这一点。
持续更新中......
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