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。

基于SVD的图形压缩 SVD图像融合的技术研究

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.

分数阶傅里叶变换和奇异值分解结合的算法，水印图片和载体图片都在压缩包中，包含各种攻击后提取的效果

CSE523-机器学习-SSSR CSE523机器学习SSSR存储库包含使用KNN，ALS和SVD算法的电影推荐系统。 电影推荐系统 介绍 我们使用协作过滤制作了一个电影推荐系统，其中我们同时使用了基于内存的协作过滤和基于模型的协作过滤。 因此我们实施了3种算法 K近邻（KNN） 这是一种基于内存的聚类算法 交替最小二乘（ALS） 它是基于模型的矩阵分解算法 奇异值分解（SVD） 它是基于模型的矩阵分解算法 结果 参考 哈里森·奥尼尔（Onel）。 “具有K最近邻算法的机器学习基础。” 中等，迈向数据科学，2019年7月14日，通向datascience.com/machine-learning-basics-with-the-k-nearest-neighbors-algorithm-6a6e71d01761 Gupta，Meenu等。 “使用协作过滤的电影推荐系统。” 2020年电

使用 coeffs = fit2dPolySVD(x, y, z, order) 拟合 x 和 y 的多项式，以便为数据 z 提供最佳拟合。 使用即使数据退化也很健壮的 SVD。 即使数据被过度指定或未指定，也将始终产生最适合数据的最小二乘法。 x, y, z 是列向量，指定要拟合的点。 三个向量的长度必须相同。 阶数是要拟合的多项式的阶数。 Coeffs 返回多项式的系数。 对于 x 的每个递增幂，这些都是 y 的递增幂，例如，对于阶数 2： zbar = coeffs（1）+ coeffs（2）。* y + coeffs（3）。* y ^ 2 + coeffs（4）。* x + coeffs（5）。* x。* y + coeffs（6）。* x^2 使用 eval2dPoly(x,y,coeffs) 计算任意 (x,y) 点处的多项式。 如果数据未指定，则低阶系数将为零，解决方案

这是基于DWT-SVD的数字水印算法，具有强的鲁邦性，适用于毕业设计和研究。

omp 算法matlab代码

SVD曲率谱降噪和快速谱峭度的滚动轴承微弱故障特征提取，刘鹏，汤宝平，针对轴承振动信号信噪比低，故障信号微弱，快速谱峭度分析选取共振中心频率和带宽不准确等问题，提出基于奇异值分解(Singular value de

原创