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瑞利商
瑞利商 \(\qquad\)首先我们给出瑞利商(瑞利商是一个标量)的定义： \[R(A,x)=\frac{x^TAx}{x^Tx} \]\(\qquad\)其中\(A\)为\(n\times n\)的对称矩阵，\(x\)为维度为\(n\)的向量，我们记\(A\)的从小到大排序的特征值和对应的特征向量为\(\lambda_1,\lambda_2,\lambda_3...\lambda_n;v_1,v_广义特征支持向量机
广义特征支持向量机（ GEPSVM） 这里有属于类1和-1的样本点，分别由矩阵A和B来表示，用m1和m2来分别表示两个类别的数目，因此矩阵A和B分别为（m1 x n）和（m2 x n）。GEPSVM的目的就是为了获得两个不平行的决策超平面，如下： 从而使平面与1类和-1类数据点之间的欧氏距离分别最小。引出了以下图像噪声与被噪声污染图像的恢复
图像噪声去除/降低是图像处理技术中，图像增强与图像恢复的交叉研究问题，一般认为是一种图像预处理技术。 为了在有噪声的情况下恢复图像，就需要了解噪声的统计性质，以及噪声与图像之间的相关性质。 图像噪声通常是一种空间上不相联系的离散和孤立的像素的变化现象。瑞利分布的随机数
一、功能 产生瑞利分布的随机数。 二、方法简介 瑞利分布的概率密度函数为 \[ f(x) = \frac{x}{\sigma ^{2} }e^{-x^{2}/2\sigma ^{2}} \ x > 0 \] 瑞利分布的均值为\(\sigma \sqrt{\frac{\pi }{2}}\)，方差为\(\left ( 2 - \frac{\pi }{2} \right )\sigma ^{2}\)。 首先用逆变换法