总变异正则化最小二乘反卷积是最标准的图像处理问题之一。 该软件包使用增强拉格朗日 [1] 的概念提供了当前最先进算法的实现，可以将其视为广为人知的乘法器交替方向方法 (ADMM) 的变体。 deconvtv 的用户界面与当前 MATLAB 的反卷积工具相同，包括 deconvwnr、deconvlucy 和 deconvreg： out = deconvtv(img, psf, mu, opt); deconvtv 支持对图像和视频解卷积问题的直接时空处理。 deconvtv 的应用包括但不限于：图像和视频去模糊、图像和视频去噪、深度数据增强、热空气湍流稳定和多视图合成。 如需更多信息和引文，请参阅： [1] SH Chan、R. Khoshabeh、KB Gibson、PE Gill 和 TQ Nguyen，“用于全变分视频恢复的增强拉格朗日方法”，IEEE Trans。 图像

MP算法的改进 一种新的稀疏分解的方法 比MP算法更高效

为了提高水印技术的鲁棒性，提出了彩色图像离散小波变换（DWT）下的块奇异值分解（SVD）的零水印．首先对原始载体图像进行离散小波变换，然后选择低频子带进行分块，且对每一块进行奇异值分解，水印则由分解得到的最大前m个奇异值产生．实验结果表明，算法对各种攻击有较强的鲁棒性．

matlab分解求小波频带分布

2. 用LDLT分解求解方程组: x1+2x2+3x3 = -3 2x1+x2-2x3 = 10 3x1-2x2+x3 = 7

对提取的信号进行小波分解重构，从而对信号进行进一步分析

该程序输出基于奇异值分解的图形和数字图像质量度量。 对于给定的图像，采用 Blockwise SVD 并导出图像质量度量。 具体实施方式请参考Aleksandr Shnayderman、Alexander Gusev 和 Ahmet M. Eskicioglu， “用于局部和全局评估的基于 SVD 的灰度图像质量度量”， IEEE 图像处理交易，卷。 15，没有。 2，2006 年 2 月。 Matlab 编程新手可以查看“SampleUsage.m”文件，了解脚本“SVDQualityMeasure.m”的使用方法。 已经熟悉Matlab编程的可以直接使用脚本“SVDQualityMeasure.m”。

matlab代码粒子群算法WRM的手稿中的代码 “用于串联水库优化配水的分解和动态规划聚合方法”中的代码 分解和动态规划聚合方法的代码，遗传算法和粒子群优化算法的代码可在“算法代码”目录中找到。 在本文中，图1至图3是在Adobe Photoshop中手动制作的。 图4是在Matlab中制作的，其代码可以在“图代码”目录中找到。 可以在“求解结果”目录中找到详细的结果，包括使用不同方法获得的系统的操作过程以及使用算法参数的不同设置来求解GA或PSO的结果。

基于乔列斯基分解法生成二维相关对数正态分布随机场。

局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。 (LMD method)局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。 (LMD method)