想要在MS SQL中根据给定的分隔符把这个字符串分解成各个元素，本文将详细介绍此功能的实现,需要了解的朋友可以参考下

WAVELIFT：基于提升方法的多级离散二维小波变换。 c = wavelift(x, nlevel, wname) 根据nlevel 的值： nlevel > 0：将二维矩阵 x 分解为 nlevel 级别； nlevel < 0：做逆变换到nlevel level； nlevel = 0：设置c等于x； wname 是用于 DWT 或 IDWT 的小波名称。 可以省略。 如果是这样，WAVELIFT 使用默认的 Cohen-Daubechies-Feauveau (CDF) 9/7 小波，即'cdf97'。目前WAVELIFT只支持两种小波，即cdf97和名为'spl53'的spline 5/3。 但是，借助下图所示的有组织的提升结构，它可以适应其他特定的提升实现方式。 大多数情况下唯一需要的只是修改结构 L 和模式以指示有损或无损压缩。 WAVELIFT 调用另一个函数 CO

yafu用于自动整数因式分解，在RSA中，当p、q的取值差异过大或过于相近的时候，使用yafu可以快速的把n值分解出p、q值，原理是使用Fermat方法与Pollard rho方法等。

现有的除雪/雨水清除方法通常无法应对大雪/雨水和动态场景。 失败的原因之一是基于这样的假设，即在雪/雨场景中所有的雪花/雨条纹都很稀疏。 另一个是现有方法通常无法区分运动物体和雪花/雨纹。 为了解决上述问题，本文提出了一种基于矩阵分解的视频去噪和排水模型。 我们将雪花/雨条纹分为两类：稀疏的和密集的。 借助背景波动和光流信息，将移动物体和稀疏雪花/雨条纹的检测公式化为多标签马尔可夫随机场（MRF）。 至于浓密的雪花/雨纹，它们被认为服从高斯分布。 场景背景中的雪花/雨条纹，包括稀疏的和浓密的条纹，通过背景的低级表示来去除。 同时，我们模型中的组稀疏性术语旨在过滤运动对象中的雪/雨像素。 实验结果表明，我们提出的模型的效果优于最新的除雪和除雨方法。

利用Mtalab分解亲和矩阵进行匹配的算法，然后再利用凸凹松弛的路径跟随算法进行优化。

图像矩阵matlab代码

MATLAB 包括 LDL 分解，但是它返回块对角矩阵 D 而不是对角矩阵 D。这些实现返回真正的对角矩阵 D。 该软件包包括两个 LDL 实现。 一种实现采用对称矩阵 A 并返回 [L, D] ： L*D*L' = ldl(A)。 每当您在 Gramian 矩阵 A 上运行 LDL 时，第二种实现都很方便： A=Z*Z'+Λ， 其中Z是一个可能较长（但较细）的矩形矩阵，而Λ是一个正则化对角矩阵（可以全为零，如果不需要的话）。 第二种实现方式使您不必显式存储潜在的大Z * Z'矩阵。 这两种实现都是教科书的实现，因此应该仅用于教育目的。

洛阳理工学院毕业设计论文 洛阳理工学院毕业设计论文 P-Q 基于P-Q 分解法的电力系统潮流计算 基于 分解法的电力系统潮流计算 摘 要 摘 要 电力系统潮流计算是研究电力系统稳定运行情况的一种重要的计算在电力 电力系统潮流计算是研究电力系统稳定运行情况的一种重要的计算在电力 系统规划设计和现有电力系统运行方式的研究中都需要利用它来定量地分析比 系统规划设计和现有电力系统运行方式的研究中都需要利

为避免传统的基于图像雅克比矩阵视觉伺服控制方法中深度信息的求取，克服机械手末端仅限于做微小运动的约束，设计了基于单应性矩阵分解的视觉控制器．根据对摄像机在不同时刻对同一平面所成图像间的单应性矩阵的分解，并通过中间图像插值筛选方法，确定其视觉控制器参数．最后，以Puma560机器人为例在Matlab／Simulink环境下进行系统仿真，其结果验证了该方法的有效性．

基于奇异值分解的PCA方法，基于奇异值分解的PCA方法，基于奇异值分解的PCA方法，基于奇异值分解的PCA方法