标签：Pyhon 信号处理 噪声 成分 信号 原理 PCA 压缩
文章目录
一、概述
主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关，也可以理解为将原信号进行压缩。
在对原信号进行PCA压缩的过程中，噪声也同样被压缩，再对PCA结果重新恢复时，因为PCA过程保留了原信号主成分，因此信号主要特征得到了保留，而噪声信号已被压缩而无法恢复，这就是PCA去噪的原理。
二、算法原理
PCA做为机器学习中比较常用的算法，其原理在CSDN博客中一抓一大把，笔者就不详细介绍了，推荐主成分分析（PCA）原理详解。我们重点介绍一下噪声压缩的原理。
对于离散序列 X i (
标签：Pyhon,信号处理,噪声,成分,信号,原理,PCA,压缩 来源： https://blog.csdn.net/pengchen_wuhan/article/details/122373278
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。