我目前正在做一个音频信号处理项目,需要在Java中的一个复杂矩阵上使用SVD。我当前的线性代数库是Apache Commons。但它只提供实矩阵的SVD,JAMA、JBLAS、EJML、ojAlgo都不支持复杂的SVD。
我一直在用一些技巧从一个等效的实矩阵中找到SVD。然而,当我重建矩阵时,这种技术对于虚部有很大的不准确性。
//Array2DRowFieldMatrix<Complex> A = some matrix defined earlier
Array2DRowRealMatrix AA = new Array2DRowRealMatrix(2 * row, 2 * col);
Complex Aentry;
for (int c = 0; c < row; c++) {
for (int s = 0; s < col; s++) {
Aentry = A.getEntry(c, s);
AA.setEntry(c, s, Aentry.getReal());
AA.setEntry(c, col + s, -Aentry.getImaginary());
AA.setEntry(row + c, s, Aentry.getImaginary());
AA.setEntry(row + c, col + s, Aentry.getReal());
}
}
Array2DRowRealMatrix UU, SS, VV;
svd = new SingularValueDecomposition(AA);
UU = (Array2DRowRealMatrix) svd.getU();
SS = (Array2DRowRealMatrix) svd.getS();
VV = (Array2DRowRealMatrix) svd.getV();
double[][] tempU = new double[row][2 * row];
double[][] tempV = new double[col][2 * row];
double[] tempS = new double[row];
Array2DRowFieldMatrix<Complex> U = new Array2DRowFieldMatrix<>(ComplexField.getInstance(), row, row);
Array2DRowFieldMatrix<Complex> S = new Array2DRowFieldMatrix<>(ComplexField.getInstance(), row, row);
Array2DRowFieldMatrix<Complex> V = new Array2DRowFieldMatrix<>(ComplexField.getInstance(), col, row);
Array2DRowFieldMatrix<Complex> recon, diff;
UU.copySubMatrix(row, 2 * row - 1, 0, 2 * row - 1, tempU);
VV.copySubMatrix(col, 2 * col - 1, 0, 2 * row - 1, tempV);
for (int i = 0; i < row; i++) {
for (int j = 0; j < row; j++) {
U.setEntry(i, j, new Complex(tempU[i][2 * j], tempU[i][2 * j + 1]));
}
}
for (int i = 0; i < col; i++) {
for (int j = 0; j < row; j++) {
V.setEntry(i, j, new Complex(tempV[i][2 * j], tempV[i][2 * j + 1]));
}
}
for (int i = 0; i < row; i++) {
tempS[i] = SS.getEntry(i * row, i * row);
if (tempS[i] == 0) {
tempS[i] = EPSILON;
}
}
for (int i = 0; i < row; i++) {
for (int j = 0; j < row; j++) {
if (i != j) {
S.setEntry(i, j, Complex.ZERO);
}
}
S.setEntry(i, i, new Complex(tempS[i]));
}
recon = (Array2DRowFieldMatrix<Complex>)U.multiply(S).multiply(conjugate(V).transpose());
如果您可以使用本机库,那么jeigen是一个选项
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现在,我想我明白了这个概念。但是当我把它们都放入代码中时,它就不起作用了…… 首先,我试图将矩阵转换为上三角矩阵,但由于某种原因,在第2列之后,它停止工作。。 我输入的数组是: [1.00][5.00][4.00][4.00][1.00] [5.00] [7.00] [7.00] [4.00] [8.00] [7.00] [4.00] [8.00] [4.00] [7.00] [10.00][12
着色器语言中通过关键字mat2、mat3、mat4分别声明一个2x2矩阵、3x3矩阵、4x4矩阵,通过内置函数mat2()、mat3()、mat4()分别创建一个2x2矩阵、3x3矩阵、4x4矩阵。 关键字 数据类型 mat2 2x2矩阵,4个元素 mat3 3x3矩阵,9个元素 mat4 4x4矩阵,16个元素 声明变量 关键子mat4声明一个4x4矩阵 mat4 matrix4; 构造函数赋
问题内容: 我正在尝试编写一种算法,用于在给定的子矩阵中查找子矩阵。为了解决这个问题,我编写了以下代码: 这段代码可以正常工作,但是我不确定这是问题的确切解决方案还是可以解决。请提供您的专家意见。提前致谢。 问题答案: 该算法对4×4矩阵和2×2子矩阵进行了硬编码。否则,它看起来像蛮力算法。 我会这样表示: 如果您想要更有效的方法,建议您将它们压扁,如下所示: 并在此序列中搜索以下模式: 使用标准
用户矩阵打破了公众号、小程序数据孤岛,打通了同一用户在公众号和小程序的行为数据。建立公众号与小程序的微信营销矩阵。常见的分析场景包括: 通过公众号引流,查看、分析公众号向小程序的用户转化效果; 通过公众号做粉丝留存,查看、分析小程序向公众号的转化效果; 监测公众号关注和小程序用户的访问来源以及用户流转变化。 功能&使用 1. 整体概览 你可以直观、准确的查看、分析: 「公众号+小程序」的用户总量,
我的数据是这样的,X和Y是缺陷的中心。我想在矩阵中指定缺陷。 我创建了一个只有0的矩阵200*200。我想通过以下方式将1放入矩阵中: 每个坐标X Y都是1。例如,我们可以看到ID 1,它将允许1到坐标(2,3)的单元格。ID 2将允许1进入我的手机(7,12)。 我已经用代码完成了这项工作 现在我想做一些棘手的事情。我defect_ID,我想使用我的X_range和Y_range值将值1分配给这