基于Matlab设计：基于DWT+SVD结合傅里叶变换的数字图像水印水印系统

Matlab领域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

分数阶傅里叶变换（FRFT）是一种广义的傅里叶变换，其变换阶数可以是任意实数，而不是传统傅里叶变换中的整数阶数。这一变换在信号处理、图像处理以及通信系统等领域有着广泛的应用。FRFT能够提供信号在时频域中的分数阶域表示，从而能够更好地分析和处理具有线性调频特性的信号。 FRFT的离散版本，通常称为DFRFT，是为了适应数字计算而提出的一种形式。DFRFT的实现需要解决如何在离散域中高效准确地计算连续FRFT的问题，这在实际应用中尤为重要，因为它涉及到计算机程序的编写和算法的实现。 FRFT-SVD是指将FRFT与奇异值分解（SVD）相结合的算法。SVD是线性代数中一种强大的工具，它能将任何矩阵分解为三个矩阵的乘积，这些矩阵分别具有特别的代数性质。FRFT-SVD结合了FRFT对信号进行分数阶域变换和SVD对变换结果进行特征值分解的能力，能够用于信号或图像的降噪、特征提取等领域。 在本压缩包中，包含了与FRFT、DFRFT、FRFT-SVD相关的代码。这些代码可能包含了算法的具体实现，比如如何计算分数阶傅里叶变换，以及如何将FRFT的结果进行SVD分解。开发者可以利用这些代码进行研究和开发，快速搭建起针对特定应用的算法原型或系统原型。 FRFT的理论基础和应用领域的深入研究，是学术界和工业界关注的热点。由于其在处理具有非平稳特性的信号中的优势，FRFT为信号处理提供了新的视角和方法，也为通信领域的研究带来了新的工具。FRFT在通信信号的调制识别、信号检测、信号滤波等方面显示出潜在的应用价值。DFRFT则为这些应用的实现提供了可能，使得FRFT能够被应用到计算机算法和数字系统中。而FRFT-SVD的应用则在信号和图像的分析和处理上提供了新的思路和方法，特别是在模式识别、机器学习等领域的应用，有着广泛的研究空间。 另外，FRFT及其变体的研究还有助于推动相关数学理论的发展，如线性代数、数值分析和最优化理论等。这不仅丰富了数学理论的内容，也为工程问题的解决提供了新的工具和方法。FRFT、DFRFT、FRFT-SVD的研究和应用在多个领域中展现出其重要的价值和潜力。

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。