矩阵特征值问题已成为数值计算中的一个重要组成部分，为有效求解此类问题，提出了一种求解特征值的新方法：利用非线性方程组的Newton迭代法求解特征向量，为提高迭代的收敛速度，引入同伦思想，利用插值方法，得到近似特征向量Y(N)，以Y(N)作为迭代初值，从而快速求出问题的具有较高精度的解．该算法稳定性好，可并行运算，
2024-02-28 16:26:54
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在高信噪比处理域构造新的用于调制识别的高阶统计量幅值特征,与传统特征相比保留了更多的分类信息，适合干扰较大多种调制模式并存的环境。基于联合特征向量有效提高了识别性能，用窗口平滑抑制截获信号中的噪声，对识别器输入特征向量样本规范化以提高处理速度。分别基于欧氏距离分类方法和改进算法的神经网络识别器进行仿真实验，证明了采用联合特征向量和优化方法在低信噪比干扰更大的信道条件下能区分更多的调制类型(MASK、MPSK、MFSK、MQAM)，且平均调制识别率提高200%，算法效率也得到明显提高。
2023-11-23 17:52:34
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从UCI机器学习资源库中下载Musk数据集。在此数据集上分别使用PCA和SVD方法进行特征提取，并报告获得的特征值以及特征向量结果，对数据属性进行分析，使用盒图分别对获得的最优属性进行分析和对比。
import pandas as pd
import os
from numpy import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sbn
sbn.set(color_codes = True)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
from scipy.stats import kstest
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn import preprocessing
import pyecharts
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
2023-03-21 21:42:51
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特征向量和广义特征向量
n维连续时间线性时不变系统 ，i为A的特征值
(1) 特征向量的几何特性
(2) 特征向量的不唯一性
(3) 单特征值所属特征向量的属性
对n维线性时不变系统，系统矩阵A的属于特征值{1、 2、… n}的相应一组特征向量{1、 2、… n}为线性无关，当且仅当特征值{1、 2、… n}为两两互异。
特征向量：
特征向量的属性：
2023-01-02 20:56:45
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通过matlab代码实现PCA算法程序设计步骤： 包括1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和 vxkKar 特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数以及 XwPcugM值 4、降序排列特征值，编译通过达到很高的性能。
2022-11-02 10:54:22
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Milvus 是一款全球领先的开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索，加速非结构化数据检索。用户在任何部署环境中均可获得始终如一的用户体验。
Milvus 2.0 是一款云原生向量数据库，采用存储与计算分离的架构设计。
2022-11-01 12:04:59
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