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SVD
- 奇异值分解的C语言程序，可以直接运行，高效简单易于理解-Singular value decomposition of the C language program can be run directly, simple and easy to understand effective
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- 摘要:为了提高图像复原算法的性能 ,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数。从图像的退化离散模型 出发 ,对图像进行逐层分块奇异值分解 ,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响。利用理想图像奇异值向 量平均能谱指数模型 ,估计点扩散函数奇异值向量的频谱 ,再反傅里叶变换得到其时域结果。实验结果表明 ,该方法能 在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数 ,估计结果比原有估计方法有所提高 ,有望为图像复原算法的预处理提 供一种有效的手段。-Abstract : T
Ch13
- K-l变换与奇异值基础的图像处理编程基础，及相关的源码,是相关学习人员不可缺少的理论资料！-Kl transform and singular value-based programming-based image processing, and related source code, is relevant to study the theory of indispensable information on staff!
svd_lmmse
- OFDM系统中基于奇异值分解降秩的MMSE信道估计算法，非常经典-OFDM channel estimation by singular value decomposition.pdf
magie
- 基于奇异值分解的数字图像的特征提取 很好的的效果进行提取-Based on singular value decomposition of digital image feature extractionThe effect is very good
10_01_062_067
- The geometrical attacks are still a problem for many digital watermarking algorithms at present. In this paper, we propose a watermarking algorithm for color images resistant to geometrical distortions (rotation and scaling). The singular value dec
mypaper4
- To fully utilize the character of the bioradar echo signal, autocorrelation analysis, spectral estimation methods and time-frequency analysis are presented in this paper. These methods are employed to deal with no one, single people and multi-people
Eigenspace-beamforming-based-on-SVD
- 针对特征空间波束合成器,采用对数据矩阵进行奇异值分解,利用奇异值和奇异值矢量计算最优权矢量,完成波束合成-Feature space beam synthesizer, using the singular value decomposition of the data matrix, singular values and singular value vector to calculate the optimal weight vector, and compl
svd2
- an efficient singular value decomposition is designed based on reconfigurable architecture
AVE_INT
- 作用：求解绝对值方程的区间方法 计算A（奇异值大于1）的绝对值方程的解； 区间算法； 构造A元素在[-10,10]之间，x在[-1,1] x0是区间； 需要计算A的奇异值 先生成含解的x0区间向量-Role: solving absolute value equations interval method A (singular value greater than 1) the absolute value equation interval algorit
SVD_ICA
- 是一个传统的奇异值分解来处理单道ICA的问题的程序代码，希望有帮助。-A traditional Singular Value Decomposition to deal with the problem of single-channel ICA program code, and want to help.
Least-squares-and-the-singular-value
- singular value decomposition and the least square algoritmn
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- 利用主元分析和奇异值分解进行人脸特征提取的方法(并详细阐述其在PQRSQT中的实现过程(包括读取图像文件U计算均值脸U求特征值和特征向量(计算人脸特征参数-实现过程均给出了MATLAB代码-Using principal component analysis and singular value decomposition facial feature extraction method (and detail its in the PQRSQT in the implementation pr
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- 提出了一种结合SVD的小波变换方法，对其在外弹道测量数据中的野值剔除进行了研究。对观测数据进行小波分解，将小波分解后的近似分量和细节分量组合实现相空间重构，作为SVD方法的输入观测矩阵，根据奇异 熵增量准则，对奇异值进行筛选，根据SVD逆变换重构原信号。这一方法克服了Hankel矩阵相空间构建方法数据 端点失真问题。以小波分解后分量重构的相空间可以满足正交性，进一步提高了SVD进行数据降噪和野值检测的精度。仿真数据和试验数据处理结果证明了这一方法的有效性。-Proposed a meth
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- 对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能
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- 在简单介绍WH-800型离心机基本结构及工作原理的基础上, 介绍了基于重构吸引子轨迹矩阵的奇异值分解技术,并引入自相关函数对现有奇异值分解技术加以改进. 通过对现场实测故障信号的分析,表 明改进的奇异值分解技术具有很好的降噪效果,能在强噪声背景环境下准确提取设备的故障特征信号, 为离心机的故障诊断提供了一种新的思路.-After a brief introduction WH-800 centrifuge basic structure and working principle, base
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- 对结构响应信号进行连续复Morlet小波变换，根据小波系数的模极大值提取小波脊线，识别结构的瞬时频率；为降低噪音的影响，采用奇异值分解(SVD)方法进行降噪处理，建立了一种基于连续复小波变换识别时变系统 瞬时频率的方法。用一个具有时变刚度的弹簧质量系统的数值算例验证方法的有效性，随后设计了一个时变拉索 结构试验，分别对索施加线性和正弦变化的拉力，同时测试结构的冲击响应，运用提出的方法成功地识别了索的瞬时频率。数值与试验结果表明，提出的方法能有效地识别时变结构的瞬时频率，且识别方法具有一定
1-s2.0-S0030402613001447-main
- The wavelet transform divides image into different but interrelated multi-resolution and multi-level sub-bands, so quantization coding strategy of image wavelet coefficient has great flexibility. To address to energy aggregation and correlated fe
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- 计算混凝土泵车臂架疲劳损伤时采集的应变数据中含有奇异值会对损伤结果产生较大影响， 而传统的3 准则的判定值为常系数，不适合泵车臂架应变信号的变化． 对此，结合泵车臂架应变信号的特点，提出了剔除奇异值的新方法-Fatigue damage calculation when the boom concrete pump strain data collected will contain singular values greater impact damage re
Singular-Value-Decomposition-In-Communication-Sys
- With reference to IEEE papers, a report on maximum channel capacity