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  1. SVD

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  2. 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
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:1652
    • 提供者:xingdi
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  2. 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
  3. 所属分类:Document

    • 发布日期:2017-04-29
    • 文件大小:475779
    • 提供者:zy
  1. svd_lmmse

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  2. 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
  3. 所属分类:Project Design

    • 发布日期:
    • 文件大小:176842
    • 提供者:anne
  1. Eigenspace-beamforming-based-on-SVD

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  2.  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
  3. 所属分类:Communication

    • 发布日期:2017-05-02
    • 文件大小:524058
    • 提供者:Chaos
  1. 61

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  2. 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
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-24
    • 文件大小:314051
    • 提供者:张力
  1. 62

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  2. 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
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-23
    • 文件大小:415568
    • 提供者:张力
  1. 66

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  2. 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
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-25
    • 文件大小:400827
    • 提供者:张力
  1. MVDR

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  2. 奇异值分解波束形成,自适应波束形成仿真。由均匀线阵形式,确定阵列的导向矢量;由阵列导向矢量,对接收信号进行建模仿真;根据约束条件,实现自适应波束形成算法;考察算法性能与信噪比,采样率,观测时间等参数的关系。 -SVD beamforming, adaptive beamforming simulation. Form by the ULA to determine the array steering vector by the array steering vector, the rec
  3. 所属分类:Software Testing

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:921011
    • 提供者:LEE
  1. The-LSI-text-classification-model

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  2. LSI就是这样一种维数约减方法。它可以通过对“文档向量矩阵”进行解奇异值分解(SVD: Singular Value Decomposition)运算,自动计算得到一个比原始空间小得多的有效语义空间-LSI is such a dimensionality reduction method. It can be through the "document vector matrix" for the singular value decomposition (SVD: Singular Valu
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-03-24
    • 文件大小:15880
    • 提供者:刘辉
  1. SVD

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  2. 使用奇异值分解对图像进行去噪处理的一篇英文期刊文章。-Using singular value decomposition for image de-noising processing an English journal article.
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-05-02
    • 文件大小:642344
    • 提供者:杨娟
  1. SVD

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  2. 对lorenz信号的(svd)奇异值分解降噪,- lorenz signal noise singular value decomposition
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2016-03-05
    • 文件大小:1024
    • 提供者:Lvjianming
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