eig_index = index[:-(k+1):-1] 这一句的作用是什么?
时间: 2024-04-03 18:30:35 浏览: 37
这一句的作用是创建一个索引列表 `eig_index`,用于获取前k个最大的特征值及其对应的特征向量。具体来说,该语句将 `index` 列表从倒数第k+1个元素开始(包括该元素)到列表末尾(不包括末尾元素)的所有元素取出,并以倒序的方式放入 `eig_index` 列表中。因此,`eig_index` 中的第一个元素即为第k大的特征值在原特征值列表中的索引,第二个元素即为第k+1大的特征值在原特征值列表中的索引,以此类推。
相关问题
import numpy as np def pca(X, threshold): # 去均值 X_mean = np.mean(X, axis=0) X = X - X_mean # 计算协方差矩阵 cov = np.dot(X.T, X) / (X.shape[0] - 1) # 计算特征值和特征向量 eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov) # 对特征值进行排序 eig_vals_sort = np.argsort(eig_vals)[::-1] # 计算累计贡献率 eig_vals_sum = np.sum(eig_vals) cumsum = np.cumsum(eig_vals[eig_vals_sort]) / eig_vals_sum # 寻找最佳的n_components best_n_components = np.argmax(cumsum >= threshold) + 1 # 提取前best_n_components个特征向量 eig_vecs_sort = eig_vecs[:, eig_vals_sort[:best_n_components]] # 将数据投影到新的特征空间上 X_pca = np.dot(X, eig_vecs_sort) return X_pca # 生成数据集 data = np.random.rand(643, 1024) # 进行PCA降维 X_pca = pca(data, threshold=0.9) # 输出结果print("最佳的n_components为:", X_pca.shape[1])中threshold=0.9是怎么算出来的
在这段代码中,threshold=0.9 是作为一个参数传入函数pca()中的,它代表着累计贡献率的阈值,用于确定保留多少个主成分。在该函数中,累计贡献率是通过计算特征值的和来计算的,然后通过计算每个特征值在特征值总和中的占比,来确定保留多少个主成分。因此,当阈值设为0.9时,函数会保留主成分的数量,使得它们对原始数据的解释方差和至少达到90%。
请解释以下代码功能:Rx= Ry- Rn; [U, D]= eig( Rx); dD= diag( D); dD_Q= find( dD> 0); Lambda= dD( dD_Q); U1= U( :, dD_Q); U1_fft= fft( U1, N); V= abs( U1_fft).^ 2; Phi_B= V* Lambda/ P; Phi_mask= mask( Phi_B( 1: N/ 2+ 1), N, Srate, NBITS); Phi_mask= [Phi_mask; flipud( Phi_mask( 2: N/ 2))]; Theta= V'* Phi_mask/ K; Ksi= V'* Phi_w/ K; gain_vals= exp( -eta_v* Ksi./ min( Lambda, Theta)); G= diag( gain_vals); H= U1* G* U1'; sub_start= 1; sub_overlap= zeros( P/2, 1); for m= 1: (2N/P- 1) sub_noisy= noisy( sub_start: sub_start+ P- 1); enhanced_sub_tmp= (H sub_noisy).* subframe_window; enhanced_sub( sub_start: sub_start+ P/2- 1)= ... enhanced_sub_tmp( 1: P/2)+ sub_overlap; sub_overlap= enhanced_sub_tmp( P/2+1: P); sub_start= sub_start+ P/2; end enhanced_sub( sub_start: sub_start+ P/2- 1)= sub_overlap; xi= enhanced_sub'.* frame_window; xfinal( n_start: n_start+ Nover2- 1)= x_overlap+ xi( 1: Nover2); x_overlap= xi( Nover2+ 1: N); n_start= n_start+ Nover2; end xfinal( n_start: n_start+ Nover2- 1)= x_overlap; wavwrite(xfinal, Srate, NBITS, outfile);
这段代码是一个语音增强算法的实现。主要功能是将输入的语音信号进行增强,以改善语音质量。具体实现过程包括以下几个步骤:
1. 对输入的语音信号进行分帧处理,每帧的长度为 P。
2. 对每一帧的语音信号进行短时傅里叶变换,得到其在频域上的表示。
3. 根据频域上的表示,计算出语音信号在频率上的谱包络,以及噪声在频率上的谱包络。
4. 根据谱包络,计算出增强系数,即对语音信号进行加权,以抑制噪声信号的影响。
5. 对每一帧进行加权后,将其合并成输出语音信号。
具体实现细节可以参考代码注释。