搜索资源列表
qiyizhifaPCA
- 利用奇异值法（SVD）对载入数据进行主成分分析，源代码-use of the singular value (SVD) included data on principal component analysis, source code
SVD
- ％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵， ％ 而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。 ％ 使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。用svd分解法解线性方程组，在Quke2中就用这个来计算图形信息，性能相当的好。在计算线性方程组时，一些不能分
matlabyinqingwithc++.cpp
- 利用VC++6.0集成编程界面编写综合运用MAT数据文件和MATLAB引擎技术的（求矩阵的奇异值）C++源码程序。本程序说明了：1.如何利用VC++6.0集成编程界面编写源码程序；2.编译链接产生EXE文件所需的间夹文件。注意：要将压缩包内除matlabyinqingwithc++.cpp的所有文件都要拷贝到matlabyinqingwithc++.cpp的“任务文件夹下”。
core
- 矩阵的QR分解算法，奇异值分解算法等，可以用于数据万挖掘的算法之中，或者作为学习用
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
ImageRecognitionBasedonRadonTransfor
- 基于Radon变换提出了一种新的图像识别方法，首先构造了二维图像在Radon变换空间的平移和比例 不变量，然后根据变换空间数据的特性，利用奇异值分解得到了旋转不变量并将其用于三类飞机的识别，仿真结果表明该方法具有很好的性能和较高的实用价值。-I nt hisp aper,a n ewi mager ecognitionm ethodb asedo nR adont ransform isp roposed,2一Di magem omentin variant basedo nR adon
SVT_MostRecent
- svt is algorithm that calculate a matirx from the part of it s elemets . it is can be applied to image processing when part image was lost.是一个算法，知道部分矩阵元素，计算整个矩阵的方法。该方法主用是借助奇异值分解和Bregman算法，可很快完成计算。可以用于图像数据缺损的情况。-svt is algorithm that calculate a mati
MATLAB
- 奇异值分解及欧式距离计算，两组数据之间的计算-singular and calculate distense
SignCorrectionInSVDandPCA
- 虽然奇异值分解（SVD）和特征值分解（EVD的）是行之有效的，可以通过先进的设施设备先进的算法，它不是通常所说，有一个内在的迹象，可以显着影响的不确定性的结论计算及诠释来自其结果。我们提供一个解决方案，标志模糊的问题确定了从奇异向量的内积和个人数据载体签署奇异向量的迹象。该数据可能有不同的载体，但它有它自身的定位和实际意义的选择方向，其中多数的向量点。这可以通过评估发现了内心的签署标志产品的总和。-Although the Singular Value Decomposition (SVD) a
seismic_domain_svd
- 自己编写的采用奇异值分解的地震数据去噪研究，内有详细的解释-I have written using singular value decomposition of seismic data denoising, with detailed explanations
ResearchonILaeMatchinandTaretTrackinThrouhSinularV
- 在目标跟踪过程中，由于存在目标姿态变化和背景干扰，在跟踪过程中必须要对模板进行必要的修正，应该在获取目标本文探讨了奇异值分解及其在图像匹配和目标跟踪中的应用，定义了一种近似奇异值向量模板后有一个可靠的模板更新策略.并提出了一种基于图像奇异值特征向量数据特点的跟踪策略并作了大量试验，试验结果表明所提出的图像匹配方法和目标跟踪策略的有效性.-A method for measuring the depth of an object was proposed based on the correspo
mid_filt
- 对一个mat文件中的数据进行滤波后再进行奇异值分解降噪。奇异值降噪方法参考附件中的文献-filtering the data with medfilter and SVD(singular value decomposition)
SVD-PINV-VCPP
- 奇异值分解求广义逆,有测试数据，和MATLAB比较精度0.00001-Generalized inverse of singular value decomposition of demand, with test data, and MATLAB more precision 0.00001
MATLAB-Numerical-Evaluation
- Matlab 数值计算讲义和例程，包括如下章节： 范数、条件数和方程解的精度 矩阵特征值和矩阵函数 奇异值分解 函数的数值导数和切平面 函数极值点 数值积分 随机数据的统计描述 多项式拟合和非线性最小二乘 插值和样条 Fourier分析 常微分方程 稀疏矩阵-Matlab numerical evaluation
qiyizhiSVD
- 调用MATLAB中含有噪声的数据文件 进行奇异值分解(Call the data file containing noise in MATLAB to perform singular value decomposition)
qqcrease
- 可对任意两个矩阵做加法,减法,乘法等运算；同时可对单个矩阵求转置矩阵,三角分解,奇异值分解等操作,功能强大,()
SVD_fft
- 能够对信号数据进行奇异值分解进行去除噪声然后进行FFT求解频率(The singular value decomposition of the signal data can be used to remove the noise and then calculate the frequency of FFT.)
SVD
- SVD奇异值分解做降维处理，主要用于降维处理，可用于图像压缩，数据融合等领域(SVD singular value decomposition (SVD) is used for dimensionality reduction, which is mainly used for dimensionality reduction, and can be applied to image compression, data fusion and other fields.)
王燕妮-16010006044-hw1
- 用于筛选奇异值,数据为水位资料，时间为一个月，一天24次(For screening singular values, data is water level data, 24 times a day for a month.)
奇异值分解
- 本文件是对数据的奇异值分解，共包含三个主要.m文件和一个word文档，word主要是对三个.m文件的说明