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)

另类交易策略系列之十四：经验模态分解下的日内趋势交易策略.pdf

目标微动特性和微多普勒特征分析在真假目标识别方面发挥了重要作用。由于微动目标雷达回波具有非线性、多分量性等特征,需要相应的具有高分辨力、低交叉项、大的动态范围的分析工具,才能较好地揭示目标微多普勒特征。稀疏分解方法中的匹配追踪(MP)具有频域高分辨能力,对于信号细微特征提取具有很好的效果。研究了基于匹配追踪的微多普勒频率估计问题,该方法可以准确提取出目标微多普勒频率,为后续的目标识别提供了重要的依据。