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一、 特征值与特征向量 二、 特征值与特征向量的求法 三、 特征子空间 四、 特征多项式的有关性质
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针对人耳的生物特征提出了一种人耳的形状特征和结构特征相结合的识别方法.首先提取外耳最长轴,即外耳轮廓边缘点的最长连线.利用外耳长轴把外耳曲线分成两部分,用最小二乘法对这两段曲线分别进行多项式曲线拟合,拟合多项式函数的系数作为外耳特征向量.同时长轴与内耳曲线的交点作为内耳特征点,特征点之间连线的长度与长轴长度的比值作为内耳特征向量.长轴的相对不变性保证了特征向量具有缩放、平移和旋转不变性.实验结果表明此方法在噪声情况下具有较强的鲁棒性.
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根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法
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第五章特征值问题及二次型 要求 1、理解矩阵特征值特征向量的概念:掌握计算矩阵特征值和特征向量的方法 2、理解相似矩阵的概念及性质,掌握矩阵对角化的充分必要条件 3、理解向量的内积与正交的概念:掌握向量组正交化过程:理解正交矩阵的概念。 4、理解实对称矩阵有关特征值特征向量性质:会用正交相似变换化实对称矩阵为对角矩 5、了解二次型及其矩阵表示:了解二次型的标准型。 6、会用正交变换法和配方法化二次型为标准型。 7、了解二次型的秩、惯性定理、正定性:掌握正定矩阵的判别
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上一节定理1说明,n阶矩阵A与对角阵相似的 充要条件是A有n个线性无关的特征向量。本节 说明当只有m(m
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北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.4 线性变换的特征值与特征向量 4.4.1 线性变换的特征值与特征向量的定义
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矩阵的相似对角形矩阵的特征值与特征向量 一、相似矩阵:
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一、计算矩阵的主特征根及对应的特征向量 原始幂法/ the original method条件:A4有特征根>2…≥20,对应n个线性无关的特征向晶 nt youshbaye to
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一、逆幂法分析 设n阶实方阵A有n个线性无关的特征向量u12…n 相应的特征值分别为,2…n,并按其绝对值的大小排列 即 则由A1=u,可得Au1=u,即A的逆矩阵A的特征值为
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幂法的收敛速度主要取决于比值/,若比值越小 则收敛越快;当接近于1时,则收敛很慢这时采用原点平移 法可加快幂法的收敛速度. 设A的特征值为,2,…n,则A-p的特征值为 -p,2-p,…n-p,且A与A-p1的特征向量相同对矩阵A-p
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