文章目录论文问题描述求解原理python 实现KSVD 算法测试结果可视化函数 论文 M. Aharon, M. Elad and A. Bruckstein, “K-SVD: An algorithm for designing overcomplete dictionaries for sparse representation,” in IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 54, no. 11, pp. 4311-4322, Nov. 2006. 问题描述 min⁡D,X∣∣Y−DX∣∣Fs.t.∣∣xi∣∣0<T0,∀i \begi

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SVD用于将数据矩阵从高维投影到低维

SVD分析(奇异值分解)的python实现，及其绘图

基于SVD_TSL算法的ARMA模型的参数估计

数字水印详细代码 嵌入和提取 SVD DCT

文章目录1. 前言2. 原理简介2.1 SVD定义3. 实践代码4. 参考文献 1. 前言 数字图片在计算机中是以矩阵形式存储的。所以可以通过矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。本文通过对图片进行SVD压缩，对不同的参数下的压缩效果进行对比。 SVD概念可以参考：《统计学习方法》–奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD） 2. 原理简介 彩色图片有3个图层，RGB（红、绿、蓝）也就是矩阵的一个位置上存储了3个基色的数值，由3个基色混合成不同的色彩。 通过对3个图层矩阵，分别进行SVD近似，SVD奇异值是唯一的，可以取前 k 个最大的奇异值进行近似表

此示例说明主成分分析如何与奇异值分解相关。

根据奇异值分解的基本原理及其特点，给出了运用奇异值分解进行图像压缩的方法。通过简单的例子说明了该方法进行图像压缩的基本过程，给出了压缩流程。并通过MATLAB编程对实际图像进行处理，表明了该方法的有效性。