タグ付けされた質問 「normalization」

私が見たほとんどの例とFFTコードでは、順方向DFT操作の出力（周波数の大きさ）はNでスケーリングされます-つまり、各周波数ビンの大きさを与える代わりに、N倍の大きさを与えます。 運用上、これは単純に、各基底正弦と信号の内積をとることによってDFTが計算されるためです（つまり、非正規化相関）。しかし、それはなぜ出力を返す前に単にNで割らないのかという哲学的な質問には答えませんか？ 代わりに、ほとんどのアルゴリズムは再合成時にNで除算します。 これは私には直観に反しているように思われ、（私が何かを見逃していない限り）DFTのすべての説明を非常に混乱させます。 私が思いつくすべてのシナリオで、実際の大きさ（大きさ* Nではなく）はDFT操作に必要な値であり、正規化された大きさはIDFT操作に入力する値です。 なぜDFTはDFT / Nとして定義されておらず、IDFTは正規化された大きさの正弦波の単純な合計として定義されていないのですか？

17 fft  dft  magnitude  normalization 

直接線形変換（略してDLT）はホモグラフィ推定の方法であり、SVDを介して過剰決定線形システムを解き、制約下で解を見つけます。実際、\ | Ah-b \ |を最小化する最小二乗解を見つけます 。A h = bAh=bAh=bhhh∥ H ∥ = 1‖h‖=1\|h\|=1∥ A H - B ∥‖Ah−b‖\|Ah - b\| このアルゴリズムの基本的な考え方は理解していますが、DLTを適用する前にデータセットを正規化することをお勧めします。ここでは、正規化の方法について紹介します。データの正規化はDLTにとって重要であり、正規化しないとDLTの結果は安定しないと説明されています。 なんでかしら？DLTがSVDとあAAを使用して線形システムを解くことを含むからといって、Aが特異である可能性がありますか？

9 image-processing  homography  normalization