基于SVD算法求解三维点集匹配的Matlab代码（带详细注释）

矩阵分的奇异值分解 国内的线性代数书籍都只讲了对称矩阵的分解，没有一般矩阵的分解 对图形学很有用

人脸识别：利用奇异值分解和KL变换的投影代码文档

在无线区域网中，作为授权用户的无线麦克风信号的低功率和窄带宽使得这种信号的检测非常困难。提出了基于奇异值分解的无线麦克风信号检测方法。对由接收信号形成的Hankel矩阵作奇异值分解，通过检查奇异值来检测无线麦克风信号的存在并估计该信号的中心频率，进而可以设置保护频带；非授权用户可以使用保护频带之外的频率资源，从而改善频谱效率。仿真结果证明了基于SVD的频谱检测算法具有更好的检测性能和很高的频率估计精度。

The topic of this article, the singular value decomposition, is one that should be a part of the standard mathematics undergraduate curriculum but all too often slips between the cracks. Besides being rather intuitive, these decompositions are incredibly useful. For instance, Netflix, the online movie rental company, is currently offering a $1 million prize for anyone who can improve the accuracy of its movie recommendation system by 10%. Surprisingly, this seemingly modest problem turns out to be quite challenging, and the groups involved are now using rather sophisticated techniques. At the heart of all of them is the singular value decomposition. A singular value decomposition provides a convenient way for breaking a matrix, which perhaps contains some data we are interested in, into simpler, meaningful pieces. In this article, we will offer a geometric explanation of singular value decompositions and look at some of the applications of them.

在精密机械热动态过程的离散化模型基础上，提出一种识别精密机械热动态特性参数的新方法--奇异值分解算法。在分析精密机械零部件的非定常导热问题时，由有限元法获得热动态过程空间离散化模型。采用热模态分析方法实现离散化模型解耦变换，模态坐标下的特性参数为热特征值（广义时间常数的倒数）。辨识热动态特性参数的方法是通过构造热脉冲响应矩阵，采用矩阵奇异值分解的方法，以最少的参数和最小的阶次来描述精密机械热动态过程，进而求得热特征值。实测数据表明，该方法能有效地识别热特征值和快速估算出热平衡时间。

将基于凸优化的低秩矩阵恢复（LRMR）理论用于背景建模，当背景不稳定时，这种方法提取运动目标的效果不佳。由于矩阵的数据表示形式破坏了视频在时间和空间上的原始结构，采用张量表征视频的高维结构特性，提出了一种基于迭代张量高阶奇异值分解（HOSVD）的运动目标提取方法。用高阶奇异值分解代替LRMR中的矩阵奇异值分解（SVD），利用增广拉格朗日乘子法重建出三维视频张量的背景部分和运动目标部分，并进一步对运动目标部分进行形态学开闭运算。实验结果证明，相比常用方法，该方法错分率更低，能更准确完整地提取运动目标。

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#Reduced-Rank Randomized SVD 包 (RRSVD-Package) 此存储库包含论文“Fast Time-Evolving Block-Decimation algorithm through Reduced-Rank Radomized Singular Value Decomposition”中描述的方法的实现 介绍 mxn 矩阵A的奇异值分解的计算复杂度为O (mn^2)。 因此，对于大型矩阵，SVD 可能需要大量时间。 在许多情况下，不需要完整的 SVD：实际上只需要最大的奇异值（以及相应的左奇异向量和右奇异向量）。 通过使用截断的 SVD方法，可以避免A的完整SVD，只计算前k 个奇异值和相应的奇异向量； 这些方法是数据分类算法、信号处理和其他研究领域的标准工具。 Implicitly Restarted Arnoldi Method 和 Lanczos

包括奇异值分解算法的MATLAB程序以及MRSVD算法等一些其他的SVD变种算法的程序