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Pattern Recognition / Pattern Analysis

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  • Q: Was ist meine erste Frage?
    ⇒ A: Die Pattern-Recognition-Pipeline
  • Q: Dann malen Sie mal hin!
    ⇒ hingemalt
  • Q: Bei Preprocessing haben wir linear-shift invariante Filter behandelt
    ⇒ Die sind toll, weil man die als Faltung ausdruecken kann und …
  • Schreiben Sie die Formel fuer Faltung hin
    ⇒ Hingeschrieben und gesagt, dass man die, wenn man sie Fourier-transformiert als Multipliaktion darstellen kann
  • Q: Ein nicht-shift-invarianter Filter
    ⇒ Der Median
  • Q: Wie funktioniert der?
  • Q: Feature Extraction
    ⇒ Gesagt, dass es da zwei Arten von Methoden gibt und wie die sich unterscheiden
  • Q: Walsh-Transform
    ⇒ habe ueber projektion auf orthonormale Basis erzaehlt und die Walsh-Funktionen hingemalt (und den Sinus dazu), die Hadamarmatrix und das Kronecker-Produkt erwaehnt.
  • Q: Schreiben sie das Kronecker-Produkt rekursiv hin. Ich habe geschrieben H_n = H_{n-1} ⊗ H, sie hatte aber wohl H_n = H_{N/2} ⊗ H erwartet, aber Herr Hornegger meinte, das passt schon.
  • Zielfunktion der PCA hinschreiben
    ⇒ hingeschrieben und gesagt, dass das auf ein eigenvector- eigenvalue Problem mit der Covarianzmatrix rauslaeuft.

Hornegger übernimmt

  • LPC hinschreiben
    ⇒ f_n= …, erklaert mit SVD/Pseudoinverse etc.
  • Was passiert nun wenn man die L_2-Norm durch L_1-Norm ersetzt?
    ⇒ -r ≤ Fa-f ≤ r (meinte dann aber dass das eine sehr schwierige Frage war)
  • Kernel-PCA