# 使用 Python 实现奇异谱分解（SVD）
在数据科学和机器学习的领域中，奇异谱分解（SVD）是一种重要的矩阵分解技术。通过 SVD，我们可以将复杂的数据结构简化，从而便于分析和处理。这篇文章将引导你了解如何在 Python 中实现奇异谱分解。我们将通过简单的步骤来帮助你理解整个过程。
## 流程概述
在实施奇异谱分解之前，我们需要了解整个流程。以下是实现 SVD 的步骤概述：
|
NMF，非负矩阵分解，它的目标很明确，就是将大矩阵分解成两个小矩阵，使得这两个小矩阵相乘后能够还原到大矩阵。而非负表示分解的矩阵都不包含负值。信息时代使得人类面临分析或处理各种大规模数据信息的要求，如卫星传回的大量图像、机器人接受到的实时视频流、数据库中的大规模文本、Web上的海量信息等。处理这类信息时，矩阵是人们最常用的数学表达方式，比如一幅图像就恰好与一个矩阵对应，矩阵中的每个位置存放着图像中
# 使用奇异谱分解（Singular Spectrum Decomposition, SSD）进行时间序列分析
在进行时间序列分析时，奇异谱分解（SSD）是一种强大的工具。它能够有效地从时间序列中提取出潜在的信号成分，例如趋势、季节性以及噪声。在这篇文章中，我将指导你如何使用Python实现奇异谱分解的过程。
首先，让我们看一下实现SSD的基本步骤。我将这些步骤整理成一个表格，方便你理解流程。
1 前言STL(’Seasonal and Trend decomposition using Loess‘ ) 是以LOSS 作为平滑方式的时间序列分解 2.1 主体流程中展示了一张STL方法内循环的流程图，我觉得说得蛮好的，附上方便理解 STL分为内循环（inner loop
转载
2023-10-21 09:03:19
203阅读
信号的分解 -------“重剑无锋，大巧不工” 信号的分解方式很多，大家最常用也最熟知的就是傅里叶变换了，然而有很多非常基础的分解方式往往不为人所知。他们的目的都是以某种方法去完
转载
2024-02-02 12:34:01
149阅读
p导语：上次发过一篇关于“python打造电子琴”的文章，从阅读量来看，我们公众号的粉丝里面还是有很多对音乐感兴趣的朋友的。于是，今天我们也发一个与音乐相关的推送。学过笛子，洞箫的朋友都知道，弹奏音乐的时候我们要按照简谱演奏。因为关于乐曲的信息全部在简谱里面。音调，音量，节奏。这些都是演奏音乐是最重要的元素。今天，作为技术人。我们就用python爬虫批量下载简谱图片。开发工具：python3.6.
转载
2023-10-19 22:51:15
18阅读
矩阵分析之 实矩阵分解（5）总结前言特征分解（谱分解）SVD分解LU和PLU分解Cholesky分解（LLT，LDLT分解）满秩分解QR分解使用场景推荐 前言之前的四篇内容分别介绍了特征分解，SVD分解，LU和PLU分解，Cholesky分解，满秩分解和QR分解，现在来进行总结。特征分解（谱分解）对于n阶方阵A，如果具有n个线性无关的特征向量，则可以进行特征分解： 其中，是的特征向量组成的矩阵，
转载
2024-07-05 22:19:55
66阅读
一、为什么要用EMD在信号处理方面我们了解了时域处理方法（如有效值、峭度）、频域处理方法（如频谱、功率谱）以及一些时频域处理方法。时域和频域有各种的优势和适用范围，就不多说了，EMD（Empirical Mode Decomposition）作为时频域的处理方法，相对于同样是时频域方法的小波分析有什么好处呢？EMD最显著的特点，就是其克服了基函数无自适应性的问题。啥意思呢？回忆小波分析部分的内容，
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-11-24 16:28:07
729阅读
简介Pyts库针对时间序列的分解，只有一种算法，即奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis），它能将时间序列分解为趋势和噪音两部分，它的名字的由来和奇异值分解有关，实际上SSA的实质就是将协方差矩阵进行奇异值分解（singular value decomposition），再对得到的奇异值进行谱分析变换，所以它的算法包含以下过程（由于比较复杂，此处简要叙述重点，如需详情请自
转载
2023-11-02 08:26:24
398阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23973R语言是一门非常方便的数据分析语言，它内置了许多处理矩阵的方法。作为数据分析的一部分，我们要在有价证券矩阵
原创
2021-10-16 13:30:37
10000+阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23973R语言是一门非常方便的数据分析语言，它内置了许多处理矩阵的方法。作为数据分析的一部分，我们要在有价证券矩阵
原创
2021-10-16 13:29:21
10000+阅读
原
原创
2022-11-10 11:50:46
285阅读
1. import底层原理假设先创建一个文件demonA.py，内容如下：# encoding: utf-8
print("Test demon A")
def add(a, b):
"""
:param a:
:param b:
:return:
"""
return a + b
print("End test Demon
转载
2024-05-30 00:30:23
139阅读
一、背景知识1. 频谱 信号的频谱由两部分组成：幅度谱和相位谱。2. 幅度谱 在傅里叶分析中，把各个分量的幅度随频率的变化称为信号的幅度谱。 补充幅度谱的求解方法：
LU分解概念：假定我们能把矩阵A写成下列两个矩阵相乘的形式：A=LU，其中L为下三角矩阵，U为上三角矩阵。这样我们可以把线性方程组Ax= b写成Ax= (LU)x = L(Ux) = b。令Ux = y，则原线性方程组Ax = b可首先求解向量y 使Ly = b，然后求解 Ux = y，从而达到求解线性方程组Ax= b的目的。LU分解的基本思想将系数矩阵A转变成等价的两个矩阵L和U的乘积，其中L和
转载
2024-05-25 17:17:59
111阅读
作者：桂。时间：2017-05-24 10:06:39主要是《Speech enhancement: theory and practice》的读书笔记，全部内容可以点击这里。书中代码：http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu，提取密码：9dmi 一、谱减的基本原理 A-基本问题基本模型是加性噪声：频域模型：所谓谱减法，可以通过不同的假设进行，一般的：
1. 能量信号和功率信号 对信号积分求其能量，如果能够求出来而不是无穷大，即能量有限，在全部时间上的平均功率为0，就说这个信号是能量信号。如果能量无穷大，那么只好用功率来描述这个信号的能量大小，这种信号就是功率信号。任何信号不是能量信号就是功率信号，因为信号的功率永远不可能无穷大的。2. 频谱、能量谱与功率谱 在北理版《信号与系统》中，信号可以分成能
转载
2024-03-08 13:36:12
79阅读
利用ORCAD的pspice仿真分析电路的幅频和相频谱1.介绍2.搭建电路原理图3.建立仿真文件，进行交流分析4.仿真、查看输出5.总结 1.介绍orcad配合pspice一直是电路原理图绘制和仿真的主要工具，pspice工具提供了诸如暂态分析、直流分析、交流分析等多个工具。学校主要教的是multisim，对orcad讲得很少，最进要利用orcad对运放构成的电路的频响、相移特性进行分析，发现资
信号与线性系统翻转课堂笔记8——周期性信号的频谱The Flipped Classroom8 of Signals and Linear Systems对应教材：《信号与线性系统分析（第五版）》高等教育出版社，吴大正著一、要点（1，重点）周期信号频谱的概念及其物理意义； （2，重点）周期矩形脉冲频谱的形状和特点，了解取样函数及其特点，掌握周期和脉冲宽度变化对周期矩形脉冲频谱的影响； （3）频带宽度
转载
2024-06-17 14:08:47
381阅读
