龙江龙

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Good fun编辑

1、矩阵A(nⅹn)的特征值λ和特征向量x(nⅹ1), 满足 Ax=λx
特征值分解的一个应用是SVD分解，应用领域比较多
发送分集、信道均衡、盲信号分离

2、奇异值是A*AH(A的共轭转置)的特征值的平方根
奇异值常见用于相关矩阵的分解，应用于自适应滤波等
特征值是方阵的本质特征，这与我们说复单频信号是一LTI系统的特征函数类似（通过滤波器后频率不变，只有幅度和相位的改变），而特征值表示对一向量的线性变换后，向量的方向不变，长度改变（改变量为对应的特征值），又如相似矩阵特征值相同，特征值也对应着K-L变换后其各坐标的坐标值，另外特征分解（EVD）在自适应滤波也有应用，如特征滤波器。
奇异值最主要反应了矩阵的奇异性，也与条件数有关，奇异值分解可以给出多个相互正交的子空间，如值域子空间与零空间等。

如何在latex中控制图片的位置呢?谢谢。
我有一幅图片,总不能插到我代码相应的位置。

ans：

1. 加感叹号来忽略“美学”标准。

\usepackage{graphicx} 

    \begin{figure}[!htb]
 \centering
    \incl?graphics[totalheight=7cm]{gthetacomp.eps}
\caption{ graphs of $G(\theta)$ and $G_1(\theta)$}
 \end{figure}

2.   \usepackage{graphicx} 

总是感觉用\begin{eqnarray}

&=&……\\

&=&……

\end{eqnarray}

排版的等号前后空格很大，影响美观，总觉得有点问题，今已豁然开朗，如觅得世外桃源，兴奋无比！

\begin{align}
\label{4.32}|\varphi_{k}(v_{j})-f(x_{k}+v_{j})|
&=|f_{k}+g_{k}^Tv_{j}+\frac{1}{2}v_{j}^TH_{k}v_{j}-(f_{k}+g_{k}^Tv_{j}
+\frac{1}{2}v_{j}^T\nabla^{2}f_{k}v_{j}+o(\|v_{j}\|^{2}))|\nonumber\\
&=|\frac{1}{2}v_{j}

引用

小玉 的 【个性十足】鞋带的16种神奇系法

 

一双鞋可以穿出不同的风格，你尝试过吗？鞋带的16种系法，让你的一双鞋子成为百搭流行鞋，走遍天下都不怕落伍。不用花钱去买新鞋也可以变换口味尝试不同的风格，这种省钱巧妙的好方法你值得借鉴。排山倒海式

贴子相关图片: 

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引用

真水无香 的 这个国家叫中国（美图欣赏）

这个国家叫中国

 

 

故宫

燕子去了，有再来的时候；杨柳枯了，有再青的时候；桃花谢了，有再开的时候。但是，聪明的，你告诉我，我们的日子为什么一去不复返呢？——是有人偷了他们罢：那是谁？又藏在何处呢？是他们自己逃走了罢：现在又到了哪里呢？
　　我不知道他们给了我多少日子；但我的手确乎是渐渐空虚了。在默默里算着，八千多日子已经从我手中溜去；像针尖上一滴水滴在大海里，我的日子滴在时间的流里，没有声音，也没有影子。我不禁头涔涔而泪潸潸了。
　　去的尽管去了，来的尽管来着；去来的中间，又怎样地匆匆呢？早上我起来的时候，小屋里射进两三方斜斜的太阳。太阳他有脚啊，轻轻悄悄地挪移了；我也茫茫然跟着旋转。于是——洗手的时候，日子从水盆里过去；吃饭的时候，日子从饭碗里过去；默默时，便从凝然的双眼前过去。我觉察他去的匆匆了，伸出手遮挽时，他又从遮挽着的手边过去，天黑时，我躺在床上，他便伶伶俐俐地从我身上跨过，从我脚边飞去了。等我睁开眼和太阳再见，这算又溜走了一日。我掩着面叹息。但是新来的日子的影儿又开始在叹息里闪过了。