行业分类-设备装置-一种基于奇异值分解的高效航迹相关方法.zip

行业分类-设备装置-一种基于图像投影和奇异值分解的织物瑕疵检测方法.zip

本文是一片文档，介绍了矩阵论中的奇异值分解在现代数字信号处理中的应用。

此提交包含用于通过基于频谱分而治之的高效稳定算法计算对称矩阵 (QDWHEIG.M) 的特征值分解和奇异值分解 (QDWHSVD.M) 的函数。 计算结果往往比 MATLAB 的内置函数 EIG.M 和 SVD.M 给出的结果更准确。 函数 TEST.M 运行代码的简单测试。 有关底层算法的详细信息可以在 Y. Nakatsukasa 和 NJ Higham。 用于对称特征值分解和 SVD 的稳定有效的谱分治算法。 MIMS EPrint 2012.52，曼彻斯特大学，2012 年 5 月。 http://eprints.ma.man.ac.uk/1824

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奇异值分解 SVD LSI 源码

SVD奇异值分解代码：包含完整工程，可直接运行，代码有C++和C两种。奇异值分解在数据降维中有较多的应用，这里把它的原理简单总结一下，并且举一个图片压缩的例子，最后做一个简单的分析，希望能够给大家带来帮助。

【图像加密】基于DCT(离散余弦变换)与SVD(奇异值分解)域自适应嵌入水印matlab源码.md

matlab精度检验代码bksvd-块Krylov奇异值分解 简单的MATLAB代码，可通过分析的随机块Krylov方法迭代计算SVD或PCA 安装 下载bksvd.m ，或直接将其包含在项目目录中。 文献资料 bksvd可用作MATLAB的svds函数的svds替代函数，用于计算奇异值分解（SVD）。 它也可以用于主成分分析（PCA），该方法在对数据矩阵进行均值居中后对SVD执行SVD。 用法 输入： bksvd(A, k, iter, bsize, center) A ：分解矩阵 k ：要计算的奇异向量的数量，默认= 6 iter ：迭代次数，默认= 3，增加以提高准确性 bsize ：块大小，必须> = k，默认= k center ：如果在奇异值分解之前（例如执行PCA时）A的行应居中，则设置为true ，默认= false 输出： k个奇异矢量/值对 U ：正交矩阵，其列是A顶部k个左奇异矢量的近似值 S ：对角矩阵，其条目为A的近似k个奇异值 V ：正交矩阵，其列约为A前k个右奇异矢量 U*S*V'是A近似最佳低秩逼近 例子 标准奇异值分解： % generate test

在自适应波束形成算法中，QR分解具有很好的数值特征和固有的高度并行性。但当采样数较少，采样协方差矩阵估计值的噪声特征值分散会导致波束形成算法的性能下降问题，QR算法的性能就会下降。针对此缺陷，提出了对角加载奇异值（DSVD）分解的算法，该算法先对采样数据所构成的矩阵进行重构、分解、再重构、再分解,最后实现对角加载。通过仿真结果可以看到,DSVD算法不仅避免了对阵列协方差矩阵的估计和求逆,而且减少了估计运算量和估计误差，在复杂度与性能之间进行折衷。