搜索资源列表
矩阵所有运算
- 矩阵的转置、行列式、秩，逆矩阵求法，矩阵的三角分解、qr分解，对称正定矩阵的乔里斯基分解及行列式值，奇异值分解，广义逆的奇异值分解，矩阵特征值与特征向量的各种计算方法-all kinds of computational method of transposition of matrix, determinant, rank, inverse of matrix,triangle decomposition, qr decomposition, cholesky decomposition an
InvMat
- 利用矩阵的奇异值分解压缩图像，先将图像分块，对各块中的每个对应象素内积得到相关矩阵A，然后对A进行奇异值分解，选择n（n<N）个较大的特征值对应的特征向量，利用该向量与各块图像内积来压缩和恢复图像-matrix of singular value decomposition image compression, image first block of the block of each pixel corresponding to be associated with the plot
QR_LU_Eigenvalue
- 包括使用修正Gram-Schmit算法实现QR分解，自编LU分解、利用幂法和反幂法计算矩阵最大和最小特征值的程序。例外附有使用这些算法的例子供参考。 QR decomposition algorithm based on modified Gram-Schmit LU decomposition algorithm algorithm used to find maximum and minimum eigenvalue based on power and inverse power meth
musicF1
- 任意阵列输出数据的协方差进行奇异值分解，求出特征值和特征向量，利用信号子空间和噪声子空间的正交性，构造空间谱函数-Arbitrary array output data covariance singular value decomposition, eigenvalues and eigenvectors obtained using the signal subspace and noise subspace orthogonality spectral function space con
QR
- 带双步位移的QR分解法求解矩阵的特征值和特征向量-With two-step displacement of the QR decomposition method for solving matrix eigenvalue and eigenvector
1
- 第二章 解线性方程组的直接法 --------------------------------------------------------------------------------------- 主函数文件 子函数文件 功能 实例 -------------------------------------------------------------------------------------- GELIMM.C GELIM.C Gauss顺序消去法解线
capon-beamforming
- capon波束形成是阵列信号处理的经典算法，该算法用于抑制干扰噪声，提高期望信号的信噪比。 本人用VC6.0实现了该算法，同时在该程序里提供了比较多的用于数值计算的C代码，如特征值分解等。-capon beamforming is a classic array signal processing algorithm used to suppress noise interference and improve signal to noise ratio of desired signal
all_source_files
- 带双步的QR分解方法求所有特征值，以及反幂法求解对应特征向量-two-steps-qr-descomposure to solve all eigenvalues of a matrix. and antipower method to solve a engenvector correspongding to the eigenvalue
paper1007
- 利用样本协方差矩阵特征值分解实现双通道SAR动目标检测.pdf-Dual Channels SAR Ground Moving Target Detection with Eigen-decomposition of the Sample Covariance Matrix
Caculating_Eigenvalue_Eigenvector
- 求矩阵的特征值和它的特征向量，采用的是QR分解-using QR decomposition to caculate eigenvalue and eigenvector of the matrix,but it is only hold when the eigenvalues of the matrix is real
boshujuzheng
- 均匀线阵的方向图和LCMV算法以及对阵列流矢量作积分后的矩阵进行特征值分解后的波束形成矩阵-ULA LCMV algorithm and pattern and flow vector for the integration of the array after the matrix eigenvalue decomposition of the beamforming matrix
BIDIRECTIONAL_SMOOTHNESS_MUSIC
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
esprit-by-eigenfunction-a-triangular
- 基于三角分解的旋转因子不变法，和基于特征值特征函数分解的旋转因子不变法，两种测向结果一样。-Based on constant rotation factor triangular decomposition method, and based on the rotation factor eigenvalues same function decomposition method, as the results of the two measurements.
eigenvalue-decomposition_GSL
- 复数矩阵的特征值分解，使用了GSL科学计算函数库，使得特征值分解时间大大减少。-The plural matrix eigenvalue decomposition, USES the GSL scientific computing function library, makes the eigenvalue decomposition time greatly reduced.
ceig
- 复数特征值分解,输入数据为复数，可以是和蜜甜共轭矩阵，也可以是任意方阵。参数可以自由调节。采用C++编写。-complex-valued eigenvalue decomposition
xuanbiliang
- 以悬臂梁为例，用有限元法编程生成质量矩阵和刚度矩阵（采用平面梁单元，单元数在10到30之间）。 使用matlab的用于广义特征值问题分析的函数（eig(A,B,'chol')，该命令使用乔莱斯基分解的方法，计算对称矩阵A和对称正定矩阵B的广义特征值问题。A对应刚度矩阵，B对应质量矩阵）计算梁的前三阶固有频率和振型，计算得到梁的前三阶固有频率和振型，并画出振型图。(Taking cantilever beam as an example, the mass matrix and stiffness
svd_evd_complexity
- 有关奇异值分解和特征值分解的复杂度计算比较，包含多种方法(Comparison of complexity calculations for singular value decomposition and eigenvalue decomposition, including multiple methods)
SSA
- 奇异谱分解matlab代码，对信号信息特征值分解，得到不同特征向量的子序列，筛选主要权重的子序列进行重构，平滑原始型号，起到降噪和过滤的作用。(The singular spectrum decomposes the matlab code, decomposes the eigenvalues of the signal information, obtains subsequences of different eigenvectors, filters the sub-sequences
QR分解求矩阵特征值特征向量 C语言
- QR分解计算矩阵特征值、特征向量的 C语言实现(QR decomposition to calculate matrix eigenvalues and eigenvectors by C language)
matlab数值特征值与特征向量计算 实例源程序代码
- 特征值与特征向量的计算 339 10.1 特征值问题概述 339 10.1.1 特征多项式 339 10.1.2 特征值范围估计 340 10.2 幂法及反幂法 341 10.2.1 幂法 341 10.2.2 幂法的加速 344 10.2.3 反幂法 350 10.2.4 混合幂法 352 10.3 实对称矩阵的Jacobi法 353 10.3.1 Givens变换 353 10.3.2 基本Jacobi法 358 10.