Кандаминимум 010109 - ответы доп.специальности (Дедус)

Материал из YourcmcWiki
Версия от 22:51, 24 ноября 2009; VitaliyFilippov (обсуждение | вклад) (Спектральная реализация метода наименьших квадратов)

Это снимок страницы. Он включает старые, но не удалённые версии шаблонов и изображений.
Перейти к: навигация, поиск

Берётся в основном из книжки Дедуса Дедус - Классические ортогональные базисы в задачах аналитического описания и обработки информационных сигналов.pdf (application/pdf, 1,9 МБ).

Метод наименьших квадратов

  • Также см. mlwiki:Метод наименьших квадратов.
  • Задача — построение регрессий / аналитических описаний каких-то измерений. МНК — минимизация квадрата отклонения значений, вычисленных аналитически, от экспериментальных значений.
  • Приходит к решению , то есть .
  • Есть проблемы в случае плохой обусловленности матрицы, нужно юзать mlwiki:Сингулярное разложение.
  • И, что важно (!) Если просто , то при увеличении точности нужно пересчитывать все коэффициенты.

Спектральная реализация метода наименьших квадратов

  • Чебышев решил использовать при разложении системы ортогональных функций - тогда коэффициенты пересчитывать не нужно, это будут просто коэф. ряда Фурье (скалярные произведения на функции базиса).
  • Опр. L2, скалярное произведение, ортогональные функции, полная система, замкнутая система, ряд Фурье.
  • Т. (Фурье) конечный отрезок ряда Фурье осуществляет наилучшее приближение.

Равенство Ляпунова-Стеклова. Равенство Парсеваля. Свойство жёсткости разложения

Классические ортогональные базисы. Их основные свойства

Вычисление коэффициентов разложения. Роль квадратурных формул Гаусса

Оператор умножения на функцию. Деление сигналов

Алгебра спектральных преобразований. Использование рекуррентных соотношений

Использование соотношений в пространстве коэффициентов разложения для распознавания образов и анализа сцен

Интегральные оценки сигналов. Коэффициент формы сигнала

Интегральное преобразование Фурье. Собственные функции