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a QR decomposition (also called a QR factorization) of a matrix is a decomposition of the matrix into an orthogonal and an upper triangular matrix. QR decomposition is often used to solve the linear least squares problem, and is the basis for a parti
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谱感知是认知无线网络中的一个重要功能,是实现其他功能的基础。研究了新型的基于特征值的感知算法,充分利用随机矩阵的渐近谱分布特性和特征值的收敛特性来设置判决门限,提高感知性能。理论分析和仿真结果均表明,新型算法性能明显优于典型的能量检测算法,克服了能量检测算法的噪声不确定性问题-Spectrum Sensing is an important function in the cognitive radio networks.A new eigenvalue-based detection sche
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Relief Algorithm RELIEF is considered one of the most successful algorithms for
assessing the quality of features due to its simplicity and effectiveness.
It has been recently proved that RELIEF is an online algorithm
that solves a convex optim
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本文用matlab实现了指纹图像的对比度增强、有效区域的选取、指纹图像的二值化、指纹的特征值提取等。并选取较好的处理步骤和算法参数解决指纹图像预处理的问题。-Using matlab fingerprint image contrast enhancement, selection of effective regional, the binarization of fingerprint images, fingerprint eigenvalue extraction. And select
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拉普拉斯映射的基本思想是在高维空间中离得
很近的点投影到低维空间中的像也应该离得很近,最终求解归结到图拉普拉斯算子的广义特征值问题,本例为拉普拉斯调用函数,对于学习维数约简的同学或许有帮助.-The basic idea is the Laplace mapping from very near the point of projection in the high-dimensional space as low-dimensional space should be very close
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各种fortran基础源代码,包括线性方程组求解，矩阵运算，矩阵特征值与向量等等问题的求解。-The various Fortran underlying source code, including solving linear equations, matrix operations, matrix eigenvalue vector problem solving.
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雅可比算法求解矩阵特征值级特征向量问题，本算法有高速的特点-Jacobi algorithm for solving matrix eigenvalue-level feature vector problem, the algorithm has the characteristics of high-speed
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可用来求解孤子的稳定性、计算一维问题的本征值和本证函数-to calculate eigenvalue and eigenfunction of 1D problem
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运用Fortran程序实现求解特征值及特征向量问题的 Fortran代码-Using Fortran program implements eigenvalue and eigenvector problem Fortran codes
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复 Hermite矩阵求特征值和特征向量的问题转化为求解实对称阵的特征值和特征向量-On the verification of a method for solving the eigenvalue of complex Hermite matrix, the problem of finding eigenvalues and eigenvectors of the complex Hermite matrix is transformed into the eigenvalues and
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盲噪声估计出现在许多图像处理应用的问题，如去噪、COM压缩、分割。在本文中，我们提出了一种新的噪声电平估计方法的基础上的主成分分析的图像块。我们表明，噪声方差可以估计为图像块协方差矩阵的最小特征值。与现有的13种方法相比，所提出的方法显示了良好的速度和精度之间的妥协。这是至少15倍的速度比类似的精度的方法，它是至少两倍的精度比其他方法。我们的方法不假定存在均匀区域的输入图像，因此，可以成功地处理图像只包含纹理。-The problem of blind noise level estimatio
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Modal analysis, Free vibration. Eigenvalue solution scheme is used to solve the problem.
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针对工程中常用的行之有效的算法而编写，其主要内容包括多项式的计算、复数运算、随机数的产生、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、插值与逼近、数值积分、常微分方程组的求解、数据处理、极值问题的求解、数学变换与滤波、特殊函数的计算、排序和查找。(The effective algorithm commonly used in engineering and preparation, the main contents include polynomia
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