通过简化四元数矩阵奇异值分解对彩色图像进行去噪

该程序主要是利用奇异值分解进行图像压缩，是矩阵论课程中的重要内容。

针对奇异值分解信号降噪方法中吸引子轨迹矩阵（Hankel矩阵）结构的确定，以及有效奇异值的选择两个关键问题，提出了一种基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法。首先，利用原始信号构造Hankel矩阵，运用遗传算法对矩阵结构进行优化，然后对含噪声信息的矩阵进行奇异值分解，最后通过K-medoids聚类算法确定有效奇异值个数，对有效奇异值和其对应的向量进行奇异值分解反变换，还原原始信号，达到去噪目的。通过仿真实验并与小波包变换、小波变换以及传统快速傅氏变换（FFT）去噪方法相比较，结果表明该算法具有良好的去噪效果。

有关奇异值分解的论文集，包括奇异值分解的原理介绍及应用。其中包括奇异值分解在数字水印及水印图像的应用、奇异值分解在文本分类中的应用、奇异值分解用于图像去噪、奇异值分解在潜在语义检索中的应用等等。

基于matlab的表情识别代码使用奇异值分解（SVD）在MATLAB中进行人脸重构 由J.Barhydt 1 华盛顿大学华盛顿州西雅图市98195 概述： 奇异值分解（SVD）是一种有用的计算工具，可用于减少超定系统的维数。 它具有各种各样的应用程序，从面部识别软件到科学数据的降噪再到量子信息，甚至被Netflix用来过滤和确定用户内容。 在本文中，该方法用于解构人脸数据库，从而允许低秩逼近来重建图像。 1-此报告使用扩展的Yale Faces B数据库： 简介与概述 ================================= 耶鲁的人脸数据库用于编辑许多人的脸部图像。 总体上有两个数据集：一组被裁剪以使面部对齐良好，而另一组则未被裁剪。 一旦执行了SVD，便会执行许多计算和分析。 首先，一系列奇异值用于确定构成“面部空间”的基础基础面部的权重，该“面部空间”代表所有面部的基础结构。 然后对重建脸部以及本征脸部自身的能力进行比较。 为了观察低秩逼近的演变，矩阵是逐块重构的。 最后，在裁剪后的图像和未裁剪的图像之间进行比较，并将各种面部映射到“面部空间”以进行重构。 理论背景\n=

C++编写的函数，可以做复数的svd分解，不需要第三方函数库，能够直接编译运行。

关于奇异值分解c++代码，很不错，很有效，这次够了

OFDM MMSE 信道估计算法奇异值分解

代码可运行，含运行结果

机器学习主成分分析与奇异值分解