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- [发明专利]具有可编程集群的像素矩阵-CN201280037390.9在审
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M·阿克斯
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特里赛尔公司;原子能和辅助替代能源委员会
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2012-06-29
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2014-05-07
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H04N5/347
- 本发明涉及一种成像设备，包括以行和列组织的像素(P(i,j);Q(i,j);R(i,j);X(i,j);Y(i,j))的矩阵(10;20;30)，以及用于实现所述设备的方法。根据本发明，每个当前像素(P(i,j);Q(i,j);R(i,j);X(i,j);Y(i,j))包括：行分组开关(B(i,j))，其使得可以将所述当前像素(P(i,j);Q(i,j);R(i,j);X(i,j);Y(i,j))与同一行的下一像素(P(i,j+1);Q(i,j+1);R(i,j+1);X(i,j+1);Y(i,j+1))分组；列分组开关(A(i,j))，其使得可以将所述当前像素(P(i,j);Q(i,j);R(i,j);X(i,j);Y(i,j))与同一列的下一像素(P(i+1,j);Q(i+1,j);R(i+1,j);X(i+1,j);Y(i+1,j))分组；以及存储装置(M(i,j);U(i,j);V(i,j))，其使得可以限定两个分组开关(A(i,j),B(i,j))的状态，即通或断。
- 具有可编程集群像素矩阵
- [发明专利]处理大规模矩阵数据的主成分分析方法-CN201611153472.6在审
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喻文健;谷昱
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清华大学
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2016-12-14
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2017-06-16
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G06F19/00
- 本发明提出一种处理大规模矩阵数据的主成分分析方法，包括生成随机数矩阵Ω；根据原始数据矩阵A计算矩阵G和H；初始化变量j＝1、m×l矩阵Q和l×n矩阵B均为零矩阵；设定G[j,j+b]和Ω[j,j+b]分别为G和Ω的第j到j+b列，当j>1时，计算G[j,j+b]‑QBΩ[j,j+b]将结果覆盖G[j,j+b]；对G[j,j+b]做简化QR分解，得到正交矩阵Q[j,j+b]和上三角方阵R；若j>1，计算Q[j,j+b]‑Q(QTQ[j,j+b])的简化QR分解，将得到的正交矩阵覆盖Q[j,j+b]，得到计算将计算结果覆盖R；设H[j,j+b]为H的第j到j+b列，若j＝1，计算否则计算得到矩阵Btemp；将变量j+b+1的值赋值给变量j；若j≤l，返回步骤四，否则执行下一步；对B做奇异值分解，得到前k个主成分向量和对应的奇异值。
- 处理大规模矩阵数据成分分析方法
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