基于K-SVD算法的图像去噪算法的matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

1、python程序 2、有详细的数据处理过程 3、代码简单清楚，可直接运行

利用SVD分解师实现图像压缩，Python实现。奇异值数目暂定60，可更改

K-SVD是一种经典的字典训练算法，依据误差最小原则，对误差项进行SVD分解，选择使误差最小的分解项作为更新的字典原子和对应的原子系数，经过不断的迭代从而得到优化的解。

自适应阈值低秩近似（ALRA） 介绍 ALRA是一种在单细胞RNA测序数据中插入缺失值的方法，在提供的预印本“使用低秩近似法对scRNA-seq数据进行零保存插值”中进行。 给定一个scRNA-seq表达矩阵，ALRA首先使用随机SVD计算其rank-k近似值。 接下来，每一行（基因）都以该基因最负值的大小为阈值。 最后，矩阵被重新缩放。 该存储库包含用于在R中运行ALRA的代码。ALRA的唯一先决条件是安装随机SVD软件包RSVD，可以将其安装为install.packages('rsvd') 。 这些功能现在为已安装用户提供了一个标志use.mkl ，它可以大大加快基于默认rpca的版本的速度。 请注意，rpca-mkl仍在开发中，并且不在CRAN上，因此它不是必需的软件包，但是如果用户已经安装了rpca-mkl，则可以通过将该标志设置为True来使用它。 用法 请确保将矩阵为行，

SVD核心集 计算矩阵的核心集以找到其SVD。 此模块有助于计算给定数据点的核心集（ ），可用于计算其SVD / PCA。 可以在一个巨大的矩阵上计算出核集，从而给出一组有效向量，然后可以轻松地使用它们找到数据点的SVD，否则将需要更多的资源。 有关更多详细信息，请参见该文章： : 。 麻省理工学院网站上某处有一个Matlab版本，可以通过Google搜索找到。

watermark-dwt-matlab：带GUI的MATLAB程序为图像加水印

录像机 SVD类型矩阵分解的优化算法，缺少用于协作过滤的值 算法： 交替最小二乘（例如参见Koren 2008） 循环坐标下降（Yu et al。） 去做： 正确支持偏见 正确引用

一型模糊逻辑系统，方法有SVD-QR、TSK的实现，包含train和test

数据压缩是线性代数的一个重要应用。 最大限度地减少存储和传输的数字信息量的需求是现代世界日益关注的问题。 奇异值分解是最小化数据存储和数据传输的有效工具。 提供一份报告，通过对图像矩阵使用奇异值分解来探索图像压缩。 举一个说明性的例子。 报告应包括以下部分： 1. SVD的简单介绍，包括一个小矩阵A的小维SVD来说明2. 图像压缩示例。 选择一个测试图像并对图像应用 SVD。 显示不同等级k矩阵的图像，提供相应的压缩率，每个等级的近似理论误差和均方根误差RMSE。