Traitement d'image II: Transformées et applications optimales

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Processus Gram-Schmidt : Vecteurs et bases orthogonaux

Explore le processus Gram-Schmidt pour obtenir des vecteurs orthogonaux et des bases.

Signaux et systèmes I: corrélation croisée et convolution

Explore la corrélation croisée, la détection de signal, les espaces de Hilbert, l'approximation orthogonale et la compression d'image à l'aide de DCT.

Représentations du signal

Explore les ondelettes comme des bases orthonormées pour des signaux constants par morceaux sur des intervalles unitaires.

Vecteurs et projections orthogonaux

Couvre les produits scalaires, les vecteurs orthogonaux, les normes et les projections dans les espaces vectoriels, en mettant l'accent sur les familles orthonormales de vecteurs.

Représentations du signal

Couvre les représentations de signaux en utilisant des concepts tels que les ondelettes Haar et les filtres FIR.

Tensor Produits et puissance symétrique

Couvre les produits tenseurs, la puissance symétrique et la puissance extérieure des espaces vectoriels, y compris les propriétés et les applications.

Trouver une base orthogonale/orthonormale : première étape

Introduit la première étape pour trouver une base orthogonale/orthonormale dans un espace vectoriel.

Décomposition de valeur singulière: vecteurs orthogonaux et décomposition matricielle

Explique la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur les vecteurs orthogonaux et la décomposition matricielle.