1楼：du知道君
即含零元素特别多，可以参考“稀疏矩阵”的定义。 如果在矩阵中，多数的元素为0，称此矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）。 其实不一定是零，只要是无用元素（无益于增加数据信息量的元素很多），都可以称其为数据稀疏。
稀疏表达是什么意思
2楼：u爱浪的浪子
信号稀疏表示（稀疏表达也可以叫为稀疏表示）是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域，众多研究**和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展。信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号，可以获得信号更为简洁的表示方式，从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息，更方便进一步对信号进行加工处理，如压缩、编码等 。
3楼：羡慕宝贝
1、稀疏的意思：（物体、声
音等） 宽松；不稠密
2、稀疏的读音：【xī shū】。
3、稀疏的出处：
《后汉书·庞参传》：“ 三辅 山原旷远，民庶稀疏，故县丘城，可居者多。”
元季子安《粉蝶儿·题情》套曲：“这些时稀疎了诗宾和这酒朋，闷来时与谁同。”
信号稀疏分解有哪些算法？原理如何
4楼：匿名用户
即含零元素特别多，可以参考“稀疏矩阵”的定义。 如果在矩阵中，多数的元素为0，称此矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）。 其实不一定是零，只要是无用元素（无益于增加数据信息量的元素很多），都可以称其为数据稀疏。
非负矩阵分解和稀疏表示有什么不同
5楼：匿名用户
clear all;
close all;
clc;
v=double(imread('lena.jpg'));
imshow(mat2gray(v));
[i u]=size(v); %计算v的规格
r=100; %设置bai分解du矩阵的秩
w=rand(i,r); %初始化wh，为非负数
zhih=rand(r,u);
maviter=100; %最大迭代次数
daofor iter=1:maviter
w=w.*((v./(w*h))*h'); %注意这里的三个公专式和文中属的是对应的
w=w./(ones(i,1)*sum(w));
h=h.*(w'*(v./(w*h)));
endimg_v=w*h;
figure;
imshow(mat2gray(img_v));
稀疏分解：请问谁知道怎么把一个信号进行稀疏表示啊？在matlab下编程实现 10
6楼：1指尖的余烟
推荐你一本书，信号稀疏表示理论极其应用。你是本科毕设还是研究生的毕设？
对一个信号进行稀疏分解会得到什么结果
7楼：新一轮的动力
提出了一种基于多尺度线调频基信号稀疏分解的多分量多项式相位信号分离和瞬时频率估计方法. 该方法采用多尺度的线调频基函数对多分量多项式相位信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的基函数中寻找出使分解信号能量最大的基元函 数组合,逐次获得信号包含的能量最大的多项式相位信号分量,从而实现多分量多项式相位信号的分离,而从基元函数连接形成的频率曲线则可获得多项式相位信号 分量瞬时频率的估计.**信号分析表明,本文方法能在信噪比较低情况下有效分离多分量多项式相位信号中包含的多项式相位信号分量,准确地估计其瞬时频率.
什么是信号稀疏性
8楼：匿名用户
信号的稀疏性：信号可以用少数个特征向量的线性组合来表示。
大部分观点均认为，所有的信号都是稀疏的，简单的举例就是无线通信，通信的频带总是有限的（甚至带宽相对较大的超宽带通信也是如此）。
那么，什么是图像信号的稀疏性呢？
（1）形式上的稀疏性
数字图像的存储形式就是2维矩阵（灰度图像1个二维矩阵，彩色图像多个二维矩阵）。假设图像的尺寸是64x64的，每个像素点在0-255之间。那么这个图像的可能性有多少呢？
256^（64x64），太大了吧？
但是，在这么多可能性里面，实际上被人所接受的认为是图像的，少之又少，只有非常少的一部分。
我想这个应该是图像稀疏性最直白的解释了。 （2）稀疏模型
图像的稀疏模型主要用来解释图像的稀疏性。 我们可以列举如下： 局部模型：
（1）马尔科夫随机场（mrf），把图像看成领域连接的系统。本质上是降维的过程。
（2）tv模型，图像是连续的，本质还是降维。 （3）自回归模型，本质还是降维
（4）频域模型，从基的角度来分析稀疏性。如dct，小波，瘠波，。。。。
（5）字典模型 非局部模型
非局部模型就是图像满足一定的自相似性。其实概念早就有了，最近几年（2005），逐步升温。最著名的要数bm3d去噪算法了。
主要用到了一个非常有效的概念，collaborative filtering，其实我们每天上网有要用它。
当然，非局部模型是一个双刃剑，结果可能是最好的，也可能是最差了。如何有效应用，困扰着不少人。
9楼：匿名用户
信号的稀疏性是指信号可以用少数个特征向量的线性组合来表示。
10楼：木子中举
信号的稀疏性指的是一个n维实信号可以在一组基下可以成一个k-稀疏的向量，就是该向量的非零元素为k，k远小于n。
稀疏表示分类是一种分类器还是一中将为算法
11楼：匿名用户
准确地说，是一种分类
器算法。
稀疏表示可作为基础理论用于构建稀疏表示分类器(sparse representation classifier, src)。src 假定当测试样本所在类的训练样本数足够多时，测试样本可由这些训练样本进行线性表示，而其它类的样本对重构该测试样本的贡献为 0，从而将一般信号的分类问题转化为了一种稀疏表示问题。大量实验证明，这类分类器能够较好地应用于图像分类和目标跟踪问题。
wright 指出 src 对数据缺损不敏感，当所求系数足够稀疏时，特征空间的选取变得不再重要；这些优势使得 src成为一种非常优秀的分类算法。虽然大量实验证明基于src是一种具有潜力的图像分类器，但近期一些文献[20][21]指出，对于小样本分类问题，系数的稀疏性对分类准确率并没有实质的帮助。针对此题，huang等在文献[4]中指出结合线性判别分析技术能够提升类间的区分度，提升稀疏分类效果。
shenghua等在文献[22]中成功将核函数(kernel)技巧与稀疏分类结合在了一起，此文献提出了基于feature-sign search(fss)的核函数稀疏分类(ksrc)算法并将其成功应用于人脸识别问题中。然而，cuicui kang等在文献[6]中指出使用fss方法求取ksrc中凸优化问题的效率较低，此文献提出了核函数坐标下降法(kcd)用以求解凸优化问题，并结合lbp特征构建了人脸识别系统。
什么是数据稀疏
12楼：匿名用户
即含零元素特别多，可以参考“稀疏矩阵”的定义。
如果在矩阵中，多数的元素为0，称此矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）。
其实不一定是零，只要是无用元素（无益于增加数据信息量的元素很多），都可以称其为数据稀疏。
什么是“疏风解表”,疏风解表是什么意思
1楼 血盟孑孑 疏风解表疏风，治法之一。指用祛风解表药疏散风邪的治法。风为外感病证的先导，故解表必须疏风。 临床常见有风寒 风热 风湿三种挟有风邪的表证。风寒表证用防风 桂枝 藁本等 风热表证用薄荷 牛蒡子等 风湿表证用羌活 白芷等。 疏风解表是什么意思 2楼 一条鱼的命运 疏风，治法之一。指用祛风...
梦见自己头发稀疏，连头皮都看得见了，是不是预兆什么
1楼 匿名用户 梦见头发稀少预示最近有某些锁碎的事不清楚，不过却很顺利！ 2楼 x的舞次方 如果你信周公解梦之类的话， 梦见头发稀疏意味着 与他人的敌对状态变得缓和！今天的你往往倾向于从别人处获得援助，就算是对手也有值得你学习的地方。关注伴侣的需要，投其所好，才能使紧张的关系得到缓解！ 梦见头发稀疏...
栗树疏花疏果的意义是什么,果树疏花疏果的要点有哪些
1楼 中国农业出版社 合理的疏花疏果可以调节生长和结果关系，减少树体营养的消耗，有利于第二年花芽的形成，缓解大小年现象的发生。对当年来说，疏花疏果可使栗树有比较合理的产量和优质的果品。 果树疏花疏果的要点有哪些 2楼 杏花春雨 果树疏花疏果技术要点 果树疏花最好在开花前进行 要预留50 的保险系数 ...