课题

来

源

自选课题

课

题

的

目

的

、

意

义

目的：传统的正交分解虽然能量聚集在低维，但是系数并不稀疏，不利于进行信号的压缩，稀疏正交分解能够获得稀疏性较好的正交基，对于信号的分析提供了更好的分析空间。

意义：稀疏性更好的正交基底能够获得更好的压缩性。

要

求

1. 熟悉线性代数。

2. 编程基础扎实。

3. 具备英文文献阅读能力。

课

题

主

要

内

容

及

进

度

1. 下载Mnist数据集，在Python语言环境中读取数据并进行显示。

2. 计算Mnist的均值。

3. 计算协方差阵，分解得到特征向量。

4. 加入稀疏性代价函数，获得具备稀疏约束的正交基底。