为提高水印鲁棒性, 将离散小波变换DWT、奇异值分解SVD和斐波纳契Fibonacci变换结合, 提出一种新的算法。首先, 用Fibonacci变换对拟嵌入的水印进行置乱处理; 然后, 对宿主彩色图像R、G、B三个分量进行二级小波变换和基于4×4分块的奇异值分解, 并用混沌序列选择若干对子块; 最后, 根据人类视觉系统HVS特性对三个分量分配嵌入量、确定嵌入强度, 并通过修改每对子块最大奇异值来实现水印嵌入。实验结果表明本方案具有良好的水印不可见性和鲁棒性。

svd算法matlab代码无级变速器 奇异值阈值“ SVT”（旧版代码） 这是从SVT网站上获得的; 请访问该网站以获取有关SVT用途的信息。 该存储库包含MATLAB代码以及C / mex代码，因此必须与编译器一起安装。 具体来说，这些文件取自该处的最新软件包，并于2019年6月开始进行更新以与最新的OS和Matlab版本兼容。 该软件包未得到积极维护，SVT并非始终是最好的最新算法，但是我们会尽力提供部分支持。 除了PROPACK的代码外，EmmanuelCandès和Stephen Becker为SVT编写的原始代码。 PROPACK的此变体已在许多其他矩阵完成代码中重复使用。 由Stephen Becker维护（电子邮件：firstname.lastname @ colorado.edu） 编译说明 下载整个存储库，然后转到SVD_utilities子目录，然后在MATLAB中运行install_mex.m 。 使用test_MEX.m和test_PROPACK.m测试。 然后返回到父目录并运行Test_SVT.m 注意：我们已经包含了针对几种架构的预编译二进制文件。 您可能需

为了实现图像压缩，在分析图像压缩原理的基础上，提出了一种矩阵奇异值分解（SVD）的图像压缩算法，该算法通过对数字图像矩阵进行奇异值分解， 将一幅图像转换成包含几个非零值的奇异值矩阵，从而实现了图像压缩。通过Matlab仿真实验，在奇异值从0变化到240的过程中，当奇异值大于50时，随着奇异值的增大，压缩比越来越小，图像慢慢变清晰。和原始图像相比，采用矩阵的奇异值分解压缩方法可以将原始图像压缩20%左右，具有较好的压缩性能。

基于奇异值分解原理建立的完整的svdprony程序代码，很详细的讲解，能实现前向后向预测误差的求解。

matlab如何敲代码 布局 标题 默认 svt 用于MATLAB的svt函数 svt是用于奇异值阈值化的MATLAB包装函数。 该功能由和开发。 兼容性 该代码已经在MATLAB R2013a上进行了测试，但是应该可以在其他版本的MATLAB上运行，而无需更改。 当前版本适用于以下平台：Windows 32位，Windows 64位，Linux 64位和Mac（英特尔64位）。 在MATLAB的命令窗口中键入computer以确定平台。 下载 或者 安装 下载zip或tar包。 解压缩zip或tar包。 unzip PackageName.zip 或者 tar xvzf PackageName.tar.gz 将文件夹从PackageName重命名为svt 。 mv PackageName svt 将svt文件夹添加到MATLAB搜索路径。 启动MATLAB，cd到svt目录，并执行以下命令addpath(pwd) %<-- Add the toolbox to the MATLAB path savepath %<-- Save for future MATLAB sessions

自己根据张贤达老师的矩阵分析与应用写的，里面包括矩阵转置，求逆，广义逆矩阵，Householder变化，线性方程组求解(高斯消元），矩阵的QR分解，基于QR分解的特征值计算，和基于A*A'特征值的奇异值计算等。

SVD 奇异值分解代码，矩阵分析的利器，可以高精度的分解各种类型的矩阵

Matrix_Calculations 线性方程组 特征值和特征向量 奇异值分解 最小二乘法 目的 该项目旨在实现稠密矩阵的某些矩阵运算（稠密矩阵是具有零元素数量非常有限的矩阵。）包括求解线性方程组，查找矩阵的特征值和特征向量，求解最小二乘问题以及执行奇异值分解。 实现的矩阵由2D长双精度数组表示，对于大小小于10,000的矩阵应该足够了。 如果矩阵的大小很大，则矩阵元素应存储在多台计算机中，并且应该相应地修改所提及的操作的实现。 实施方式 在整个项目中，我将long double的数据类型定义为LDouble ，将LDouble *定义为LDPtr ，将unsigned int定义为MInt 。 家庭户 此类表示Householder矩阵，该矩阵由向量x生成，形式为H = I-beta * v * transpose（v），其中beta是一个恒定的实数。 令H * x为一个向量，则该向

svd进行图像压缩matlab代码SVD集成电路 基于奇异值分解的图像压缩 介绍 使用图像的奇异值分解作为矩阵来实现一种形式的图像压缩的项目。 本项目使用 MATLAB。 项目设置 如果您尚未安装 MATLAB，请立即安装。 如果您还没有，请克隆此存储库 () 或下载并将其解压缩为存档。 使用 MATLAB 打开脚本main.m 确保在 MATLAB 的“当前文件夹”面板中双击项目文件夹，以便 MATLAB 将其识别为位于其路径上。 理解代码 使用注释（即以%开头的行）了解代码在做什么。 下面假设您有一些基本的编程经验。 特别是要开始使用，请注意上面的Test Scripts部分。 % Read the image into A as a matrix of uint8 [X,map] = imread( ' witchhead.jpg ' ); % Convert image from uint8 to doubles for svd X = im2double(X); % Seperate [U_r,S_r,V_r] = svd(X(:,:, 1 )); [U_g,S_g,V_g]

很有用的代码，矩阵的奇异值分解，希望对编程计算有要求的提供帮助