利用c++程序来进行矩阵svd分解.奇异值分解 (singular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法，但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵，而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。

svd-图像压缩小玩意

压缩感知贝叶斯 DOA算法，Off-grid模型，近似模型。

图像隐藏在图像中

svd算法matlab代码CSIQ_objective 该软件可在CSIQ图像数据库[1]上提供以下客观指标的计算：MSE，SNR，PSNR，PSNR-HVS，PSNR-HVS-M，UQI，SSIM，MS-SSIM，M-SVD，QILV，IFC， VIF，VIFp，FSIM，IW-MSE，IW-PSNR，IW-SSIM，WSNR，VSNR，DN。 从本文档末尾的参考文献中的实现中获取代码。 该软件还针对主观得分绘制结果（1-DMOS）进行比较，并在CSIQ数据库中计算客观结果与主观评级之间的皮尔逊相关系数。 绘图与.png文件保存在同一文件夹中。 使用VQMT软件计算PSNR-HVS，PSNR-HVS-M和VIFp结果[2]。 需要安装OpenCV库（）才能运行VQMT。 仅需要core和imgproc模块。 前提条件 MATLAB（2013年以来的版本） 用法 将所有文件夹和文件下载到本地文件夹。 在MATLAB中调用computeObjective.m。 CSIQ视频数据库结果 在CSIQ视频数据库上计算VQM和VMAF指标[13]。 VQM是使用可在处获得的VQM软件计算的。 使

Wahba 的问题发表于 1965 年，SIAM 评论，第 7 卷，第 3 期。 简而言之，Wabha 的问题是使用参考系中的数字或共同注册的向量和身体坐标中的观察向量来确定（身体的）姿态。 基本上问题是最小化以下成本函数以获得 R，旋转矩阵（或姿态四元数）： L = 0.5 SUM a_i (b_i - R r_i)^2 在哪里a_i - 是权重（代码中的 a） b_i - 身体坐标中的观察值（代码中的 rb） r_i - 参考坐标中共同注册数据点的已知数据库（代码中的 rr） 以上相当于从以下四元数中求解： L = lambda_0 - 跟踪（RB）= lambda_0 - q' K q 在哪里q - 是姿态四元数； 和K - 计算如下 请按照代码。 您将看到方程式如文章中所述被简单地实现。 然而，有一个变化，作者首选使用 Zipfel 的四元数表示顺序，因此： q = [ q

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=

K-SVD工具箱，包含了几个实现K-SVD算法的主要文件。

SVD算法是一个降维算法，是很多机器学习领域算法的基础。 SVD算法是线性代数中一种重要的矩阵分解，是矩阵分析中正规矩阵酉对角化的推广。

%JOS_SVD Jacobi 单面 SVD 程序％ % 一个简单的程序，演示了如何使用 jacobi 方法获得% SVD % A 可能是矩形和复数。 ％ % 使用率：[U,S,V]= JOS_SVD(A) % 或 S = JOS_SVD(A)