特征向量
- Matlab動畫在特征值與特征向量教學中的應用探究
詞：特征值；特征向量；Matlab軟件；旋轉變換中圖分類號：G642 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044（2023）03-0001-041 引言在線性代數[1]和高等代數的教學中，在矩陣的對角化和化二次型為標準型時，方陣的特征值和特征向量是一個非常重要的內容。在課程的教學中，借助數學軟件[2-3]并聯系實際問題，給出其幾何意義[4-5]，可以幫助理解特征值和特征向量的實際意義，對提高學生學習興趣和教學效果有一定的幫助。本文結合Mat?lab軟件，編
電腦知識與技術 2023年3期2023-05-30
- BERT編碼與注意力機制結合的長文本分類研究
，PCA壓縮特征向量能夠降低分類模型的復雜度，提高時間效率。關鍵詞： 文本分類； 預訓練語言模型； 注意力機制； 特征向量； PCA中圖分類號：TP391.1? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2023）05-136-04Research on long text classification based on the combination of BERTfeature representation and atte
計算機時代 2023年5期2023-05-14
- 中間特征向量靈敏度的自適應迭代計算
用到特征值和特征向量的導數[1-3].其中, 特征值的導數計算較容易, 但特征向量的導數計算則較復雜, 這主要是由于特征向量導數控制方程的系數為奇異矩陣所致.目前, 關于特征值和特征向量導數的計算方法可分為精確解法和近似解法兩類.精確解法主要有模態疊加法[4]、Nelson方法[5]和改進的Nelson方法[6]等.模態疊加法需已知整個結構所有振型信息才能準確計算特征值與特征向量的導數, 但不易獲得工程結構的全部振型信息.Nelson方法和改進的Nelso
吉林大學學報（理學版） 2023年1期2023-03-09
- 基于移動主成分分析與集成學習的結構損傷識別方法
值時間序列和特征向量時間序列。將特征向量作為結構固有屬性特征的表征，則特征向量在時間維度上的變化可反映結構的健康狀態。文獻[5]中應用MPCA對結構損傷的發生和位置進行識別，發現MPCA可以在早期識別到結構損傷造成的響應變化。文獻[6]中對比了MPCA和穩健回歸分析2種特征分析方法，發現MPCA能識別損傷程度和長度更小的損傷。文獻[7]中驗證了MPCA與機器學習相結合的結構損傷識別方法具有較好的檢測性能和抗噪性能。由此可知，MPCA對于結構健康實時監測具有
濟南大學學報（自然科學版） 2023年1期2023-01-07
- 矩陣相似對角化教學設計
化;特征值;特征向量引言線性代數是高等院校開設的一門重要基礎課程，這門課具有較強的理論性、抽象性和邏輯性。在現代社會，除了算術以外，線性代數是應用最廣泛的數學學科。但在線性代數的教學中，存在的一個很大的問題就是實際應用太少，學生學習起來初步感受就是概念多，推理論證多，后期不免會出現枯燥、乏味、學習興趣不高等現象。為了激發學生的學習熱情，使學生對這門學科產生濃厚的興趣，在教學中，教師需要結合理論知識講一些實際應用，通過解決實際問題，使學生更好地理解與掌握相關
中學生學習報 2022年22期2022-05-19
- 克羅內克積的特征向量
克羅內克積的特征向量，以克羅內克積基本運算性質為基礎，利用矩陣理論的可對角化矩陣和相似矩陣作為橋梁，對一般矩陣的克羅內克積的特征向量進行探究，為人們更好地理解克羅內克積奠定基礎.1 預備知識1.1 定義定義2[5]設矩陣A、B為數域P上的2個n階矩陣，若存在可逆矩陣Q，使得Q-1AQ=B，則稱矩陣A與矩陣B相似，記作A≈B.1.2 引理引理2[6]設存在可逆矩陣Q，滿足Q-1AQ=B，μ是A與B的一個特征值.若β是矩陣B的屬于特征值μ的一個特征向量，則Qβ
保定學院學報 2022年2期2022-04-07
- QR方法計算一般矩陣特征值和特征向量的算法研究
陣的特征值和特征向量是計算方法中一個常見的問題.一般常用的方法有乘冪法、反冪法，雅克比法和QR方法[1-2].乘冪法用于求矩陣的模最大的特征值和對應的特征向量[3]，反冪法用于求矩陣的模最小的特征值和對應的特征向量[4]，雅克比法計算實對稱矩陣的特征值和特征向量[5].QR法通常僅用來求一般矩陣的特征值，獲得特征值后采用反冪法來獲得特征向量[6]，一般來說并不直接通過QR法獲得特征向量.但是反冪法存在著其缺陷，它對輸入的試探向量的值有一定要求，在只進行一次
華東紙業 2022年12期2022-02-18
- 高中數學特征值和特征向量解題策略
對于特征值和特征向量這一章節的教學，教師首先需要引導學生親歷矩陣特征值與特征向量意義的探索過程，體驗分析歸納得出矩陣特征值和特征向量的存在與性質，通過講授與案例結合的方式發展學生的探究、交流能力.一、特征值和特征向量的定義對于特征值和特征向量的考查，最簡單的考查形式就是對定義和計算的考查.在新課導入階段，教師首先可以提問：對于線性變換，是否存在平面內的直線，使得該直線在這個線性變換作用下保持不變？是否存在向量，使得該向量在這個線性變換的作用下具有某種“不變
中學生理科應試 2021年11期2021-12-09
- 矩陣特征值與特征向量的幾何意義
0)特征值與特征向量是《高等代數》《線性代數》《矩陣論》中的兩個重要概念，目前被廣泛應用于動力系統、機器學習、圖像處理、數據挖掘等熱點領域中[1-3]?，F行教材在給出其定義之前缺少引入過程，使得特征值與特征向量的概念抽象難懂，更顯得突兀，導致學生接受困難[4-11]。本文以2階方陣為例，重點闡述特征值與特征向量的幾何意義。(1)下面從幾何上來研究向量y=(y1,y2)T隨著x=(x1,x2)T變化的軌跡分布。1 矩陣A可逆時矩陣A可逆，即ad-bc≠0。當
陜西理工大學學報(自然科學版) 2021年5期2021-10-27
- 基于三元空間融合的模糊人臉圖像特征相似度識別
到維數一致的特征向量;針對10種LIH特征相似度進行分析，確定模糊人臉圖像特征相似度信息能量百分比;使用三元空間融合技術中編碼的方式描述模糊人臉圖像中的特征描述子，基于三元空間融合提取局部特征描述子;通過設計對稱表示相似性度量方法，取得最完整的特征相似度識別結果。實驗結果表明，該方法可以實現模糊人臉圖像特征相似度精準識別，其特征相似度識別分辨率明顯高于傳統方法。關鍵詞： 三元空間融合; 模糊人臉圖像特征; 相似度識別; 特征向量中圖分類號：TP391? ?
計算機時代 2021年9期2021-10-08
- 考研數學中特征值與特征向量常見題型及解題方法分析
分。特征值與特征向量是線性代數中極為重要的知識點，是歷年真題考察的重點內容及熱點考察對象，在復習時更應仔細對待。對于這一內容的常見題型與解題思路，以下內容做了一個簡單的探討。關鍵詞：考研數學;特征值;特征向量特征值與特征向量的相關知識點是線性代數中乘上啟后的一章，前面是線性方程組的學習，后面是與它聯系密切的二次型的考察，因此特征值與特征向量的綜合性較強，其重要性不言而喻，我們一定要多加重視。此部分內容的考察常以大題的形式出現，一般為兩到三小問，注重基礎且有
科教創新與實踐 2021年27期2021-09-22
- 矩陣的零化多項式與其對角化
式、特征值、特征向量、矩陣的秩及其不等式等概念和理論，謹慎使用同一矩陣A的多項式，適合交換律的特殊性和非零冪零矩陣不可對角化的性質，給出了當矩陣A零化多項式的次數分別為2和3時，方陣A是否可以對角化的判別方法。這些方法對于矩陣論的教學與研究是十分有益的。關鍵詞：矩陣 ?特征值 ?特征向量 ?矩陣的秩 ?零化多項式 ?對角化中圖分類號：0221.4 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A文章編號：1672-3791（2021）03
科技資訊 2021年7期2021-07-27
- 《特征值與特征向量》教學實錄及反思
過《特征值與特征向量》教學的研究及反思，得到幾點啟示：創設合理的問題情境是課堂教學的基礎，重視數學概念的建構是課堂教學的核心，恰當地使用教學媒體是課堂教學的保障.[關鍵詞]特征值;特征向量;教學實錄;反思[中圖分類號]? ? G633.6? ? ? ? [文獻標識碼]? ? A? ? ? ? [文章編號]? ? 1674-6058（2021）17-0027-02[教材分析]《特征值與特征向量》是蘇教版高中數學選修4-2《矩陣與變換》的內容.利用二階矩陣[M
中學教學參考·理科版 2021年6期2021-07-11
- 線性代數中特征值與特征向量的教學設計
陣的特征值與特征向量是線性代數中兩個重要的概念.本文通過人口遷移問題的引入，采用問題驅動法和啟發式教學構造出特征值與特征向量的概念，勉勵學生努力踐行社會主義核心價值觀，培養學生嚴謹的科學態度和創造能力;利用研究式和啟發式的教學方法推導特征值與特征向量的求法，引導學生樹立崇高的學習志向，建立正確的人生觀，培養學生提出問題、分析問題和解決問題的能力;采用啟發式教學，將數學建模的思想滲透到教學之中，通過特征值與特征向量在人口遷移問題中的應用，培養學生應用知識解決
數學學習與研究 2021年10期2021-05-06
- 方陣的特征值與特征向量教學設計
陣的特征值與特征向量的教學設計.首先，通過相似矩陣引入了方陣的特征值與特征向量.其次，給出了方陣的特征值與特征向量的具體求法.最后，將思政元素融入教學內容，讓課堂內容更加豐富.【關鍵詞】特征值;特征向量;教學設計1 引 言矩陣是線性代數中的重要知識點，關于矩陣的相關性質一直以來也是我們關注和學習的重點.方陣的特征值與特征向量是矩陣的重要研究內容之一，涉及相似對角化、化二次型為標準型及正定二次型等問題.本文主要為大家呈現方陣的特征值與特征向量的教學設計，目的
數學學習與研究 2021年7期2021-05-06
- 一種三對角矩陣的相似對角化及其應用
陣的特征值和特征向量，只有在特殊情況下才能解析地求出A（p，q）的所有特征值并將其相似對角化。最后將相關的數學結果用于計算有效質量隨顆?？傎|量的變化關系，結果表明格點系統模型可以得到與Janssen模型類似的結果。關鍵詞：糧倉效應;格點模型;三對角矩陣;特征值;特征向量中圖分類號：O151，O312? 文獻標志碼：A顆粒介質的靜力學問題是顆粒物質研究中基礎且重要的方面，它與實際應用密切相關（例如，工程中地基的承載能力、砂石骨料的受力結構，材料科學中顆粒材料
貴州大學學報（自然科學版） 2021年6期2021-01-13
- 基于移動主成分分析特征的智能損傷診斷方法
PCA)第一特征向量為診斷橋梁損傷的指標,數值計算表明該方法比小波方法和傅里葉變換方法等有更強的損傷識別能力;文獻[8]將MPCA方法與4種回歸分析模型相結合,進一步提升了損傷識別效果;文獻[9]將MPCA方法與機器學習模型結合來診斷橋梁損傷,損傷識別結果表明,以MPCA特征向量為輸入的機器學習模型能有效提升算法的抗噪性,且能克服MPCA方法無法識別微小損傷的缺點。然而,以MPCA特征向量為輸入的機器學習模型難以識別早期損傷。本文提出一種基于MPCA的優化
合肥工業大學學報（自然科學版） 2020年12期2021-01-05
- 基于機器學習技術的體育視頻類型分類研究
頻類型分類的特征向量，并引入機器學習技術中的支持向量機構建體育視頻類型的分類器，最后通過多種體育視頻數據進行仿真測試。結果表明，機器學習技術克服了當前體育視頻類型分類方法存在的弊端，提高了體育視頻類型分類的正確率，體育視頻類型分類誤差要小于比對方法，獲得了理想的體育視頻類型的分類結果。關鍵詞：機器學習技術;運動視頻;分類效果;特征向量;仿真測試中圖分類號：TP 391文獻標志碼：A文章編號：1007-757X（2020）11-0042-03Abstract
微型電腦應用 2020年11期2020-12-23
- 基于云翻轉課堂的教學模式探究
文以特征值與特征向量的內容為例，設計了云翻轉課堂的教學流程和實施路徑，在教學過程中契合了“金課”建設的思想，也為2020年防控疫情特殊環境下“停課不停教”教學模式提供了參考。[關鍵詞]云翻轉課堂;金課;線性代數;特征值;特征向量[基金項目]2019年度華南農業大學課程類校級質量工程項目“線性代數”（zlgc19024）[作者簡介]林利云（1980—），女，廣東梅州人，碩士，華南農業大學數學與信息學院講師，主要從事數值代數教學與研究。[中圖分類號] G642
教育教學論壇 2020年47期2020-12-23
- 基于鄰接矩陣的行星齒輪系同構判定方法
陣的特征值與特征向量來判別行星輪系是否同構。經過實例驗證，相較于之前的判定方法此方法具有高效性、可靠性。Abstract： Isomorphism Identification Of Planetary Gear Trains（PGTS） is a difficult problem to solve. To solve it，now propose a method to identify whether the planetary gear train
內燃機與配件 2020年12期2020-09-10
- 基于經驗模態分解的發動機故障診斷技術研究
差異構造故障特征向量，對子信號能量占比按頻段進行歸類，增加了相同故障類型的相似度和不同故障類型的區分度。關鍵詞：發動機;故障;診斷;經驗模態分解;能量;特征向量;歸類0? 引言發動機是各類機械裝置產生動力的源泉，類似于人類的心臟，及早的診斷出發動機存在的不正?，F象并采取有效措施對提高發動機的安全性、可靠性，降低維修費用和防止突發事故具有重大的現實意義[1]。例如在參加國際裝備競賽或閱兵活動等重大場合前，通過綜合對多輛裝備進行發動機故障診斷，篩選出更接近于無
內燃機與配件 2020年5期2020-09-10
- 基于角度幾何特征的人臉表情識別
獻提取的幾何特征向量均以絕對距離為主，但是不同人的特征點之間的距離變化可能比較大，對識別存在一定影響。例如，在驚訝表情中，不同的人張嘴的程度不同，距離變化相差可能比較大，根據數據來看，距離是圖中像素點計算后的絕對差值，變化范圍可能比較大。但是，角度則是一定范圍內的變化值，變化范圍在0到π之間，相對絕對距離來說魯棒性會更優。本文首先在面部特征點的基礎上，總結出各類表情的相似點和相異點；然后將各個變化特點對應到特征向量上面去，構建角度為主的幾何特征向量，同時加
計算機應用與軟件 2020年7期2020-07-13
- 圖拉普拉斯矩陣譜特性分析
普拉斯矩陣的特征向量與特征值之間的關系。通過實驗，驗證了圖拉普拉斯矩陣的特征向量矩陣具有的頻譜特性，重建圖結構、圖分割等優美的內在特性，為圖卷積神經網絡進一步研究提供參考。關鍵詞：拉普拉斯矩陣;頻譜特性;特征向量;卷積神經網絡;圖結構特性;MATLAB中圖分類號：TP391文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2020）06-00-020 引 言圖拉普拉斯矩陣（Laplacian Matrix）也稱為導納矩陣，作為圖的矩陣表示，在工程中應用非常廣泛[
物聯網技術 2020年6期2020-06-24
- 互逆變化法在求特征值與特征向量中的應用
矩陣特征值與特征向量的計算是線性代數的重要知識點。文章針對實對稱矩陣的特征值與特征向量問題，介紹利用互逆變換法如何求解此類問題。關鍵詞：實對稱矩陣;特征值;特征向量;互逆變換中圖分類號：O151.21? ? ? ?文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）11-0179-02Abstract： The calculation of matrix eigenvalues and eigenvectors is an import
科技創新與應用 2020年11期2020-04-26
- 云南昆明地區年季降水量空間演變特征分析
點的特征根和特征向量，計算方程為：RN×N×VN×N=VN×N×ΛN×N(3)(4)式中，ΛN×N—特征向量根；λ—特征根。每個特征向量對應一個特征根，這就是正交函數，對其空間變化特征分析函數為：(5)式中，a—正交經驗函數的求解系數；f(z)—正交經驗求解函數值。結合最小二乘方法原理計算各變化矩陣對應的方程求解，計算方程為：A=(VTV)-1V·ΔC(6)式中，A—各階數對應的正交函數求解值；ΔC—計算點之間的特征分析值。2 昆明地區降水量時空變化特征分
水利規劃與設計 2020年4期2020-04-13
- 淺談線性代數課堂中Matlab的引入
組、特征值與特征向量、二次型。其中特征值和特征向量理論已經廣泛應用于科學技術的各個領域，不僅可以直接解決數學中諸如非線性規劃、常微分方程以及其他各類數學計算問題，而且在結構力學、工程設計、計算物理和量子力學中都發揮著重要的作用。在工程計算中，求解方陣特征值是最普遍的問題之一，如動力系統和結構系統中的振動問題、電力系統的靜態穩定性分析、工程設計中的某臨界值的確定等，都可以歸結為求解方陣特征值的問題。本文通過借助數學軟件Matlab介紹如何計算特征值和特征向量
理科愛好者(教育教學版) 2020年5期2020-04-12
- 遺傳算法背景下人工信號肽優化設計探討
夫轉移矩陣;特征向量;人工優化序列;遺傳算法0 引言隨著科研水平的提高，發現信號肽對于蛋白質的定位有著非常重要的作用，使得信號肽的研究成為各大科研工作者的研究熱點。例如，使用枯草芽孢桿菌進行過分泌試驗的外源蛋白試驗時，出現不同水平分泌表達，通過構建重組質粒并轉化到枯草芽孢桿菌WB800N中進行誘導表達[1]。此外，宮悅等[2]研究表明影響蛋白質分泌水平一般為信號肽中的幾個關鍵氨基酸。陳龍冠等[3]認為通過對信號肽序列進行調整或重新設計可在一定程度上提高外源
荊楚理工學院學報 2020年6期2020-04-06
- 基于支持向量機的版面分割問題研究
一種新的組合特征向量。將該組合特征向量作為訓練樣本，最終得到基于支持向量機的復雜圖像分割算法。實驗結果表明，與其他方法相比，基于支持向量機的方法在版面分割任務中表現出了較好的召回率與準確率，能有效區分復雜圖像中的各類不同區域，該方法為如何提高復雜版面的分割準確率提供了理論參考。關鍵詞： 版面分割; 支持向量機; 特征向量; 圖像分割算法; 圖像識別; 對比驗證中圖分類號： TN911?34; TP312 ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A
現代電子技術 2020年2期2020-03-04
- 矩陣特征值和特征向量在二次型問題中的應用
陣的特征值和特征向量，同時展示出特征值和特征向量在二次型問題中的重要研究價值。關鍵詞：二次型;正交變換法;特征值;特征向量中圖分類號：TB 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.02.091在工科線性代數的教學中，二次型問題作為矩陣理論的應用一直是教學過程中重點和難點，其中利用正交變換法將二次型化為標準二次型是學生必須要掌握的核心能力。利用正交化方法化一般二次型為標準二次型關鍵有四步：3 總結從上面的分析可以自
現代商貿工業 2020年2期2020-02-06
- 用特征值和特征向量對一般線性遞推關系的討論
利用特征值與特征向量求線性遞推關系中的通項公式?！娟P鍵詞】遞推關系 特征值 特征向量。正文：? ?用特征值和特征向量對一般線性遞推關系進行討論。設k階線性循環數列{xn}滿足遞推關系：[xn=a1xn-1+a2xn-2+…+akxn-k，n=k+1，k+2，…]其中[ai（i=1，2，…k）]是常數，且[ak]≠0。方程組可表示為矩陣形式：則（1）可寫成：由（2）式遞推得[an-k+1=A2an-k-1=…=An-ka1]其中[a1=[xk，xk-1，…x
商情 2019年48期2019-12-06
- 融合信任和基于概率矩陣分解的推薦算法
降算法對用戶特征向量和項目特征向量進行計算以產生預測評分值，進一步提高推薦系統的精準度。通過實驗將提出的MPMFFT與經典的PMF、社交信息的矩陣分解（SocialMF）、社交信息的推薦（SoRec）、加權社交信息的推薦（RSTE）等模型進行了結果的對比和分析，在公開的真實數據集Epinions上MPMFFT的平均絕對誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE）比最優的RSTE模型分別降低2.9%和1.5%，同時在公開的真實數據集Ciao上MPMFFT的MAE和
計算機應用 2019年10期2019-11-15
- 基于興趣分布及特征向量的協同過濾在書籍推薦算法中的應用
戶興趣分布及特征向量的計算其與最近聚類中心的軌跡距離，并根據每個聚類中心計算屬于該聚類的數據之和，對每個節點的累加數據和進行合并求和，判斷 sum 和是否小于閾值，通過函數計算來完成更新聚類中心的操作，直到算法收斂或完成迭代從而輸出聚類中心和聚類結果。通過實驗證明了該研究算法的可行性和有效性。關鍵詞：書籍推薦;興趣分布;特征向量;協同過濾0 引言隨著信息化數字圖書館時代的來臨，對于圖書館書籍的管理研究工作更加側重于新技術應用和開發上。目前，世界上針對于書籍
科學與財富 2019年7期2019-10-21
- MATLAB在線性代數實驗教學中的應用研究
B;特征值;特征向量;幾何意義中圖分類號：TP3? ? ? 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044（2019）20-0114-02開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：線性代數是大學理工科學生所必備的基礎知識和重要的數學工具，它一方面是學生學習后繼專業課程的基礎，另一方面，由于線性代數的高度抽象性，它又是讓學生望而生畏的枯燥課程。因此，作為教師，如何改進新的教學手段，引進新的教學方法，采取更加合理的教學模式，幫助學生更好地理解線性代數課程的理論知識，
電腦知識與技術 2019年20期2019-09-19
- 線性代數教學中網絡科學問題的滲透
要：特征值和特征向量問題是線性代數課程中的一個重要學習內容。為了讓學生了解科學前沿問題并提高學習興趣，在講授矩陣特征值與特征向量的概念、計算方法和幾何意義時，引入復雜網絡中節點重要性的排序和同步問題，舉例說明特征值和特征向量在其中的應用，以此將網絡科學中的研究問題滲透到線性代數的教學中。關鍵詞：線性代數;特征值;特征向量;復雜網絡;PageRank算法中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2019）05-0059-03 Abs
高教學刊 2019年5期2019-09-10
- 基于小波包分解與決策樹的滾子鏈狀態檢測研究
能量，并構造特征向量，然后使用決策樹策略對滾子鏈的狀態進行判斷。實驗表明，通過小波包分解和決策樹相結合的檢測方法能夠很好地識別滾子鏈的磨損狀態。關鍵詞：狀態識別;小波包;特征向量;決策樹;滾子鏈中圖分類號：TN911 ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）13-0015-03Research on Roller Chain State Detection Based onWavelet Packet Decomposition
現代信息科技 2019年13期2019-09-10
- 利用層次分析法確定某車企營銷體系主數據
層次結構圖;特征向量;矩陣中圖分類號：U461文獻標識碼：A0 引言隨著企業的壯大，企業的業務發展會快于IT應用系統的建設速度，業務應用系統的建設和發展都是業務驅動型，各業務依據當時的業務需要單獨建設業務系統并自帶數據庫。由于組織結構層面的原因，業務系統建設不是由公司整體規劃，各業務應用按業務需求單獨構建自己的應用系統，這會導致應用系統功能重復、數據重復、交互信息不一致，甚至有可能相互矛盾等問題[1-3]。從而導致數據關聯性差，各業務應用系統之間無法實現數
汽車與駕駛維修（維修版） 2019年5期2019-09-10
- 基于短時傅里葉變換特征分析的語音比對
從而根據兩個特征向量的相似度求出兩個音頻信號的相似性。關鍵詞：短時傅里葉變換;瞬時頻率估計;特征向量;向量相似度;MATLAB仿真引言現如今，與音頻信號比對相關的信號處理方法數不勝數，英語打分軟件，K歌打分軟件都用到了語音比對原理，本文將最大幅度、瞬時頻率作為相似性原理估計的兩個特征值，從而完成語音比對任務。傅里葉變換方法作為一種全局的線性處理方法【2】，反映了信號在整段時間內的頻譜信息，只適用于平穩信號的精確分析，無法滿足頻譜結構隨時間變化的非平穩信號的
信息技術時代·上旬刊 2019年3期2019-09-10
- 特征值與特征向量在多元統計分析方法中的應用
要：特征值和特征向量具有良好的性質，是線性代數中的重要概念之一，也是矩陣論中研究的重要問題，在其他領域也有廣泛的應用。多元統計分析是研究多個隨機變量之間相互關系和規律的統計學分支，在統計學中具有重要的地位?？偨Y7特征值和特征向量在主成分分析等多元統計分析方法中的應用。關鍵詞：特征值 特征向量 多元統計分析特征值和特征向量在數學領域具有重要的地位和作用，概念提出于高等代數，在矩陣論中具有廣泛的應用，在數學、統計學和工程技術等領域發揮著重要作用。1 特征值與特
數碼世界 2019年5期2019-09-09
- 特征值問題案例分析及計算思維的訓練
引入特征值與特征向量的應用。探索解決實際問題的思路，引導建立數學模型的方法，并對特征值與特征向量的求解進行了回顧及演練，提出更多的求解思路，擴展學生的思維，以達到對學生計算思維的訓練及創新能力培養的目的?！娟P鍵詞】特征值;特征向量;計算思維中圖分類號： C81 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2019）20-0101-002DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.20.0470 引言特征值及特征向量是
科技視界 2019年20期2019-08-29
- 基于局部區域方法的微表情識別
式，從而降低特征向量對于微表情的表達能力，進而影響識別效果。針對這個問題，提出使用局部區域方法進行微表情識別。首先，根據微表情發生時所牽涉到的動作單元（AU）所在區域，通過面部關鍵點坐標將與微表情相關的七個局部區域劃分出來;然后，提取這些局部區域組合的時空模式并串聯構成特征向量，進行微表情識別。留一交叉驗證的實驗結果表明局部區域方法較全局區域方法進行微表情識別的識別率平均提高9.878%。而通過對各區域識別結果的混淆矩陣進行分析表明所提方法充分利用了面部各
計算機應用 2019年5期2019-08-01
- 深度神經網絡視頻新媒體短視頻個性化推薦系統研究
;數據挖掘;特征向量一、引言隨著互聯網通信與多媒體技術的發展，新媒體短視頻的播放量持續增長。截止2018年，愛奇藝、騰訊視頻、抖音短視頻等客戶端的視頻總量達到了7000萬，月度活躍用戶更是高達2億，每天有接近10億的視頻播放量。面對如此海量的新媒體短視頻，傳統的協同過濾算法難以采取常規的手段來實現新媒體短視頻的內容特征提取，也就無法對新媒體短視頻內容的進行準確推薦。同時，深度學習在自然語言處理、圖像處理和語音處理等領域取得了技術性突破，新媒體短視頻推薦技術
衛星電視與寬帶多媒體 2019年5期2019-07-11
- 一類三階矩陣特征向量的特殊求法
于求解矩陣的特征向量，常規方法為解方程組（λE-A）x=0，而不同的學者對于這類問題提出了自己的見解。文獻[3]中，通過對給定矩陣的多項式函數和種子向量進行分析，直接求得矩陣的特征向量。文獻[4]中，通過對特征矩陣進行初等變換,給出了矩陣的特征根和特征向量的同步求法。本文則采用行列式的方法求解一類三階矩陣的特征向量。一、相關定理定理1 若λ1≠λ2≠λ3，則先求矩陣A 的對應于特征值λ1=α 的一個特征向量，則對于λ2=β，λ3=γ 對應的特征向量求法類似
數學大世界 2019年7期2019-05-28
- 一種方陣的反問題解
求其特征值和特征向量，且特征值和特征向量具有一些很好的性質。但反過來，若已知某方陣的特征值和對應的特征向量，如何求出原矩陣呢？這類問題，我們稱之為矩陣反問題[1-3]。主要根據特征值的某些特點，給出一種反求矩陣的具體方法，并舉例驗證。1 n階方陣有n個不同的特征值定理1若n階方陣A有n個互不相同的特征值λ1,λ2,…,λn，與其對應的特征向量分別為α1,α2,…,αn，則存在可逆矩陣P，使得方陣A=PΛP-1，證明由矩陣特征值的性質知，屬于不同特征值的特征
山西大同大學學報(自然科學版) 2019年2期2019-05-16
- 飛行控制系統設計的特征結構配置法
分析通過利用特征向量與特征值能夠有效描述飛機的響應。所以，假如能夠對飛機的特征結構進行有效改變，便能夠對飛行控制系統的時域響應進行有效改善。到目前為止，關于飛行控制系統設計，具有很多不同的配置特征結構配置法，不過這些方法在作用、本質上的差別并不大，在設計過程中，均要求需要對特征向量集、特征值進行有效確定，同時對比例增益控制器進行構建。1.1 期望特征結構的有效配置對于設計人員來說，假如能夠對需要的一組閉環特征值進行有效選定，便可以將期望特征向量的特定元視為
炎黃地理 2018年11期2019-01-24
- 線性代數課程中的特征值與特征向量教學研究*
4)特征值與特征向量是《線性代數》中的重點內容之一，在眾多領域有著廣泛的應用[1-8].“特征”一詞來自德語的eigen，翻譯為“自身的”“有特征的”“特定于……的”，強調了特征值與特征向量對特定矩陣的重要性. 由于特征值與特征向量涉及的概念、定理較為抽象，在一定程度上阻礙了學生對其理解與認識. 如果在特征值與特征向量教學中，融入幾何直觀并通過實際生活中的具體例子闡明特征值與特征向量的作用，將在一定程度上調動學生的學習積極性，使其更好地掌握特征值與特征向量
首都師范大學學報（自然科學版） 2018年5期2018-10-18
- 一類特殊矩陣特征向量的求法
陣的特征值與特征向量.求二階矩陣的特征向量很容易，但從不同的視角去剖析其由來，體現了數學賦予人們多維度的思維方式.本文對一類特殊的二階矩陣進行研究，根據其特殊性構造出相應的特征向量，相比傳統的方法更加簡便快捷.1 相關定理(1)若λ1≠λ2，由于特征向量為非零向量，故可以分以下四種情況：A為對應于特征值λ1的一個特征向量：① 若λ1≠a11，或a12≠0,則A對應于特征值λ1的一個特征向量為(1)② 若λ1≠a22，或a21≠0，則A對應于特征值λ1的一個
許昌學院學報 2018年4期2018-05-02
- 基于左特征向量配置的結構聲主動控制
統的極點、右特征向量和左特征向量獲得[5]：極點包含了振動系統的固有頻率和阻尼信息；右特征向量即為模態振型，振動系統的響應由各階模態振型疊加而成；左特征向量則代表了系統抵抗外部激勵的能力，即模態被激勵的能力，當左特征向量與激勵力向量正交時，與該階左特征向量對應的振動模態就不會被激發出來。因此，通過對左特征向量的配置可以實現對結構振動的主動控制。Choi等[6]采用最小二乘法將閉環系統的左特征向量配置成與激勵力向量正交且與控制力平行的形式，在較小的能量消耗下
振動與沖擊 2018年1期2018-02-27
- 滅火救援戰例數字化情景矩陣推理相似度的計算方法
化特征元素、特征向量和情景矩陣的推理相似度計算方法。旨在為滅火救援專家系統的設計和構建提供參考，進而提升滅火救援戰例的匹配效率和利用率。滅火救援；數字化戰例；情景矩陣；相似度0 引言在滅火救援專家系統中，“推理”是實現問題求解的過程，是整個系統的核心之一，相似度的計算是推理過程的關鍵。相似度計算的準確與否，取決于兩個至關重要的因素：一是滅火救援戰例的表達方法；二是相似度的計算方法。傳統的滅火救援戰例是以整個案例的形式，用文字描述的方法進行表達。這種表達方法
中國人民警察大學學報 2016年4期2016-10-20
- 求半正定Hermitian 矩陣特征向量的改進乘冪法*
特征值對應的特征向量(為方便，將這些特征向量分別稱為第i(i=1，2，…，n)特征向量)。矩陣特征值分解主要有兩大類方法:一類是矩陣變換方法，如Jacobi 方 法［3］;另 一 類 是 向 量 迭 代 法，如 乘 冪法［4－5］、子空間迭代法［6］。Jacobi 方法通常得到矩陣的全部特征值及其對應特征向量，而乘冪法是求解半正定Hermitian 矩陣最大特征值對應特征向量的一種經典方法。文獻［5，8］進一步指出將乘冪法與壓縮法相結合可逐個求出半正定He
電訊技術 2015年6期2015-03-18
- 三維向量空間中線性變換的特征向量的幾何意義＊
于線性變換的特征向量的定義及有關性質，在文獻［1～3］中都有討論.文獻［4］給出了平面上線性變換的特征向量的幾何意義.對于空間中線性變換的特征向量的幾何意義還沒有人具體研究過，本文給出了它們的幾何意義，對特征向量有了直觀的認識.1 空間R3 中非對稱矩陣對應的線性變換的特征向量的幾何意義其中：x＝（x1，x2，x3）∈R3；∈R3.R3中的元素（x1，x2，x3）也是空間中某點的坐標，因此稱R3是空間.設F：R3→R3是空間R3中的線性變換，即其中：x，x
湖州師范學院學報 2014年10期2014-12-25
- 平面上正交變換的特征向量的幾何意義*
上正交變換的特征向量的幾何意義*紀永強(湖州師范學院理學院,浙江湖州 313000）利用代數方法給出了平面上正交變換的特征向量的幾何意義,即研究了平面R2上的旋轉變換(正交變換）,它無對應的實特征向量.同時研究了經過原點的直線的反射變換(正交變換）的特征向量就是該直線的法矢量和該直線的方向矢量,并且它們是互相垂直的.特征向量;矩陣;正交變換關于線性變換的特征向量的定義及有關性質,在文獻[1]、[2]、[3]中都有討論,文獻[4]給出了平面上線性變換的特征向
湖州師范學院學報 2014年2期2014-06-27
- 平面上線性變換的特征向量的幾何意義＊
于線性變換的特征向量的定義及有關性質，在文獻［1］、［2］、［3］中都有討論，但對于平面上線性變換的特征向量的幾何意義還沒有人具體地研究過.本文給出平面上線性變換的特征向量的幾何意義，提高對特征向量的直觀認識.1 平面R2 上由非對稱矩陣對應的線性變換的特征向量的幾何意義設R2＝｛x＝（x1，x2）｜x1，x2∈R｝，則R2是二維向量空間，向量x與向量的和及向量x與數a的乘法是：其 中：x＝（x1，x2）∈R2.R2中的元素（x1，x2）也是平面上某點的坐
湖州師范學院學報 2013年6期2013-12-25
- 特征向量矩陣條件數對狀態反饋控制的重要影響
，都沒有提到特征向量的配置。其中文獻[4]利用狀態反饋控制中特征向量的配置存在自由度，以特征向量矩陣的條件數為適應度函數，采用粒子群算法進行優化，同時對粒子群算法進行改進，從而獲得較小的特征向量矩陣的條件數。文獻[7]提出了按照單秩和雙秩的方法對特征向量進行配置。文獻[8]提出將特征值和特征向量配置成解耦的方法。本文將進一步從線性連續定常系統的響應和反饋控制矩陣Frobenius范數兩方面入手，深入分析特征向量矩陣的條件數對狀態反饋控制的重要影響。1 預備
汽車工程學報 2013年6期2013-10-29
- 實對稱陣正交相似對角化方法及其優化
個線性無關的特征向量,對實對稱陣進一步有如下定理[1]:定理1 實對稱陣A的屬于不同特征值的特征向量是線性無關的且是正交的.定理2 設A是n階實對稱陣,λ1,λ2,…,λr是矩陣A的全部互異特征值,λi的重數為,且齊次線性方程組(λiE-A)x=0一定有ki個彼此正交的解向量.定理3 設A是n階實對稱陣,則存在正交矩陣Q使得其中 λ1,λ2,…,λn是 A的特征值,Q的列向量組 e1,e2,…,en是分別對應于λ1,λ2,…,λn的A的標準正交的特征向量組
赤峰學院學報·自然科學版 2013年24期2013-08-06
- 矩陣特征值與特征向量的又一種求法
A的特征值與特征向量，所講授的方法是通過求解矩陣A的特征方程|λE-A|=0與相應的齊次線性方程組(λiE-A)X=0來實現的。這里給出了利用矩陣多項式和種子向量來求解的另一種方法。命題1A是一個n階矩陣，u∈Rn且u≠0，設k是使u,Au,A2u,…Aku線性相關的最小正整數，則存在k次實系數多項式f(x)，若λ0是其一個根，那么f(x)=(x-λ0)q(x)，這時q(A)u就是矩陣A的屬于特征值λ0的特征向量。(u稱為種子向量，Au,A2u,…Aku稱
陜西學前師范學院學報 2013年4期2013-05-14
- 兩種常見的狀態方程及其特征向量的正交性
析,這在討論特征向量的一階、二階導數及狀態方程的解耦等問題時,具有很高的理論和應用價值,可以為系統的參數識別、模型修正[4]及損傷識別[5]等工程應用提供保障。如今狀態空間理論在應用過程中得到發展和完善,究其原因首先是由于狀態方程具有可分離的數學結構,因此比傳統的方法更為優越,特別是對于多激勵輸入輸出系統,狀態空間具有明顯的優勢,其次狀態方程描述一個動態的過程,不論系統多復雜,狀態空間的描述總是具有統一簡潔的形式,并可用多種分析技術在計算機上進行數值計算.
長春工程學院學報（自然科學版） 2011年2期2011-06-09
- 矩陣方法求一類數列的通項
陣、特征值及特征向量等，作為矩陣的一個應用，本文介紹用矩陣方法來求一類數列的通項，下面以一道高考題為例來作出證明.2007年遼寧卷第20題：已知數列{a璶},{b璶}滿足：a1=2,b1=1，且a璶=34a﹏-1+14b﹏-1+1,b璶=14a﹏-1+34b﹏-1+1,(n≥2)，求{a璶},{b璶}的通項.解：不妨設x0=11,A=34,1414,34，則有a璶b璶=Aa﹏-1b﹏-1+x0=AAa﹏-2b﹏-2+x0+x0=A2a﹏-2b﹏-2+Ax0
中學數學研究 2008年11期2008-01-05