通过简化四元数矩阵奇异值分解对彩色图像进行去噪
2022-12-07 02:57:17 2.04MB 研究论文
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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。
2022-12-06 09:31:58 674B 奇异值分解
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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。
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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。
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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=
2022-11-02 00:43:37 752KB 系统开源
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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。
2022-10-01 22:42:18 5KB SVD svd分解 复数奇异值分解 csvd
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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
2022-08-30 10:03:49 2.11MB MMSE
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机器学习主成分分析与奇异值分解
2022-08-11 11:05:37 12.32MB 机器学习
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