Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

“使用SVD进行图像降维的可视化比较” 是一项基于Python语言的图像处理工作，旨在通过应用奇异值分解（SVD）对图像进行降维，并通过可视化技术比较降低维度后的图像表现。 使用SVD进行图像降维的可视化比较，可以帮助我们理解图像中信息的重要程度，并通过减少维度来实现图像的压缩和去噪等操作。这项工作对于计算机视觉、图像处理以及数据分析等领域具有重要意义，并为图像处

包含：STM32F756.svd STM32H723.svd STM32L476.svd STM32F0x0.svd STM32F7x2.svd STM32H725.svd STM32L496.svd STM32F0x1.svd STM32F7x3.svd STM32H73x.svd STM32L4P5.svd STM32F0x2.svd STM32F7x5.svd STM32H742x.svd STM32L4Q5.svd STM32F0x8.svd STM32F7x7.svd STM32H743.svd STM32L4R5.svd STM32F100.svd STM32F7x8.svd STM32H745_CM4.svd STM32L4R7.svd STM32F101.svd STM32F7x9.svd STM32H745_CM7.svd STM32L4R9.svd STM32F102.svd STM32G030.svd 等

输入参数p : 奇素数deg：正整数（默认值 = 1） 输出是一个 (p^deg+1) by (p^deg+1)/2 矩阵 E 当 deg > 1 时，需要通讯工具箱 范数为 1 的 d 维向量的集合是等角的如果任意两个之间的内积的绝对值不同的向量等于常数 c。 如果常数c为等角向量，则称其为紧密达到韦尔奇的下界。 输出矩阵 E 的列是等角紧框架E的每一列的范数为1 每对列之间的内积为 1/sqrt(p^deg) E 的列代表等角线在 (p^deg+1)/2 维欧几里得空间中 例子： >> ight_frame_paley（5） 答案 = 0.0000 0.8944 0.2764 -0.7236 -0.7236 0.2764 -0.0000 -0.0000 -0.8507 -0.5257 0.5257 0.8507 -1.0000 -0.4472 -0.4472 -0.447

基于SVD奇异值分解的机器学习算法 用于信号分析

用于跟踪算法的多类研究的参数化模糊自适应K-SVD方法

应用背景波束成形是MIMO 关键技术之一。多用户MIMO 系统中存在多用户干扰和多天线干扰，波束成形技术能有效抑制此类干扰，在信道中同时传播多路并行数据流，实现分集增益和复用增益。本代码用于测试多用户MIMO通信系统中各种波束成型预编码合速率、误码率性能比较。关键技术 多用户MIMO通信系统中各种波束成型预编码算法合速率、误码率性能比较。我们研究了多种经典的波束成形方法，包括奇异值分解（Singular value decomposition, SVD）、块对角化（Block diagonalization, BD)、迫零（Zero forcing,ZF ）、匹配滤波（ Matched filtering, MF ）、最大化信泄噪比（ Maximum signal-to-leakage-and-noise, Max-SLNR ） 和最小化均方误差（ Minimum mean-squared error, MMSE）。通过仿真，我们得出结论：在传统的多用户MIMO系统下， 采用各种波束成形方法的和速率性能优劣排序如下：SVD>Max-SLNR>MMSE>BD>ZF>MF。

设计了求解稀疏优化模型的加速线性Bregman算法，该稀疏优化模型可以理解成基追踪模型的一个近似。设计的加速算法主要基于Lagrange对偶和SVD预条件方法两个技术。由Lagrange对偶理论可知，线性Bregman 算法等价于梯度法极小化对偶问题的目标函数，由此可以推导出线性Bregman算法的收敛速度与矩阵A的条件数有关。据此，通过使用SVD预条件方法改善了A的条件数从而加快了线性Bregman 算法，还考虑了Ax=b不相容的情况，通过等价变换和SVD技术极大地降低了对偶问题的规模，从而设计出有效的加速算法。最后模拟了两个数值实验，验证了算法在速度上的优势。

svd算法matlab代码randQB_auto 固定精度低秩矩阵逼近的随机QB分解。 该软件包包括用于randQB_EI和randQB_FP算法的Matlab代码。 它们是用于固​​定精度低秩矩阵逼近的有效随机算法。 还包括Yu Wenjian，Yu Gu和Li Yaohang Li撰写的“固定精度低秩矩阵逼近的有效随机算法”一文中用于运行实验的测试用例和脚本。 主要算法 randQB_EI_auto.m-randQB_EI算法的固定精度版本 randQB_FP_auto.m-randQB_EI算法的固定精度版本 randQB_EI_k.m-randQB_EI算法的固定秩版本 randQB_FP_k.m-randQB_EI算法的固定秩版本 randQB_FP_svd.m-使用randQB_FP算法计算k位截断的SVD 辅助比较算法 basicQB.m-[1]中的基本randQB算法（固定排名） randQB_b_k.m-[2]中被阻止的randQB算法（固定排名） AdpRangeFinder.m-自适应随机测距仪算法（固定精度）[1] singlePass2011.m-[1]中的单

svd算法matlab代码介绍： 该研究项目是由德克萨斯大学奥斯汀分校的Sriram Vishwanath博士进行的。 该项目的主要目标是使用索引编码来增加无线通信的收益。 该项目具有软件/算法方面和机器人方面。 软件/算法方面负责设置系统以运行索引编码并在机器人方面进行实验。 机器人方面负责制造小型机器人汽车，这些汽车可以充当接收器，并会四处移动以模拟它们。 我正在软件/算法方面工作，并编写了MATLAB和python仿真代码以及Python版本的基于索引编码和基于SVD的解码的代码，稍后将进行讨论。 我们使用了Xiao Huang和Salim El Rouayheb的论文中的索引编码的交替投影（AP）方法。 他们论文的pdf文件也位于回购中。 该算法允许通过备用投影对NxM大小的矩阵进行降级。 对于我们的实验，我们决定使用正方形NxN大小的矩阵。 本文解释了该算法，并提供了用于MATLAB实现的代码。 索引编码： 索引编码的思想是减少发送给需要其所需消息的接收者的消息数量。 假设我们有5个接收器和1个发射器。 如果我们发送5条与每个接收者的通缉消息相对应的消息。 为此，我们可以说接