编程实现guass和householder求解线性方程组，并比较分析结果。

人脸图像特征提取matlab代码国际货币基金组织 具有稀疏约束的增量非负矩阵分解用于图像表示 此repo实现了由Jing Sun等人针对“具有稀疏约束的增量非负矩阵分解进行图像表示的性能”所提出的特征提取算法的迭代更新过程。此代码对人脸（ORL-32）和对象（ COIL20）数据集以获取AC和NMI，然后验证INMFSC的聚类有效性。 此外，该代码还可以显示我们的稀疏性研究和运行时间，以便与其他基于NMF的聚类方法进行比较。 依存关系 该代码支持Matlab。 跑步 main.m--INMFSC / INMF main1006 -NMF main1024nmf -GINMFSC main1027nmf -GNMF 下载本文 引文 如果您认为此代码有用，请引用： 孙静，王志辉，李浩杰*，孙发明。 （2018）具有稀疏约束的增量非负矩阵分解用于图像表示。 PCM（2）2018：351-360。

从pudn上下载的，基于小波变换的图像的分解与重构，个人感觉不错，拿上来分享一下

利用有限的标记样本,将其作为硬性约束加入矩阵分解中;同时构建局部邻域graph,挖掘数据的流形结构并保持局部的不变特性,提出一种基于矩阵分解的高光谱数据特征提取(FEMF)方法.经过矩阵分解,使得原始高维光谱特征空间中相近的数据在低维空间中仍然相近,而相同类别的标记数据则被投影到同一个位置.这样的低维表示具有更强的判别性能,从而得到更好的分类和聚类效果.该方法的求解过程是非凸规划问题,同时给出了一个乘性更新规则获得局部优化解.最后,对真实高光谱数据进行特征提取验证了该方法的有效性.

电力系统PQ分解法讲义PPT，方便交流学习电力系统方面的知识

时间限制:1000MS 内存限制:65535K 提交次数:0 通过次数:0 题型: 编程题 语言: 无限制 Description 问题描述：设n是一个正整数。 （1）现在将n分解为若干个互不相同的自然数之和，且使这些自然数的乘积最大。 （2）现在将n分解为若干个自然数之和，且使这些自然数的乘积最大。 编程任务：对于给定的正整数n，编程计算问题（1）和（2）的最优分解的最大乘积。 注意： 这里的自然数不含0但包含1。 特别地，当整数n无法分解为若干互不相同的加数时，即自身视为单独的一个加数，比如输入2，问题（1）的解输出为2。 而如果整数n可以分解为若干互不相同的加数时，不考虑自身为单独加数的情况，比如4，问题（1）的解输出为3，而非4。 输入格式 只有一个正整数n(1<=n<=100)。 输出格式 输出待解问题（1）和（2）的最大乘积，中间空格相连，这两个数可能较大请用64位整数。 如，输入n为10，若加数互不相同，则n=2+3+5，此时最大乘积为2*3*5=30。 若加数可相同，则n=2+2+3+3，此时最大乘积为2*2*3*3=36。 输入样例 10 输出样例 30 36

《质数、合数、分解质因数》练习题.pdf

针对传统经验模式分解方法所导致的模态混叠现象，提出通过加噪声辅助分析 的EEMD方法，将白噪声加入信号来补充一些缺失的尺度，在信号分解中具有良好的表现。EEMD仿真系统的实现利用了Matlab 平台，通过GUI 控件实现了系统设计，能直观方便地进行比较分析，验证了EEMD 在抗混叠方面较原有方法的改进。

为了实现对微弱低信噪比的心电信号的有效提取，采用了Mallat算法的小波分解重构法去除心电信号的噪声。首先确定小波分解重构的小波基；其次确定分解的层数；然后直接提取有用信号所在的频带（有用信号占优的频带）进行重构；最后，Matlab仿真MIT-BIT标准数据 库中的心电信号表明小波分解重构法可以有效的去除心电信号中的多种干扰；同时比起传统滤波器法来说，小波分解与重构去噪法应用起来更方便。

2013年暑期初中教学设计课例分解表及范例.ppt