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奇异值分解
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奇异值分解程序
应用背景 奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，是矩阵分析中正规矩阵酉对角化的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性，但还是有明显的不同。对称阵特征向量分解的基础是谱分析，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。 关键技术 一个非负实数σ是M的一个奇异值仅当存在Km 的单位向量u和Kn的单位向量v如下 ： 其中向量u 和v分别 -
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奇异值分解-总体最小二乘法估计ARMA模型的AR参数
利用奇异值分解-总体最小二乘法估计ARMA模型的AR参数，并利用参数进行谐波恢复仿真程序 -
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matlab代码实现线性方程的解法
线性方程的解法，实现对运动目标的检测，针对可见光图像弱小目标检测中的背景抑制和去噪问题，提出了奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD) -
奇异值分解对3通道彩色图像进行压缩分解
本程序利用奇异值分解对3通道彩色图像进行压缩分解，具体步骤如下：压缩过程：1. 选取子图像大小K值，把图像分解成M×M个子图像，IMG(s)，s=1，2，…， M2，其中M=N/K，原始图像IMG大小为N×N。2. 计算这M2个子图像的平均值average，对每幅子图像减去均值图像得到新图像。3. 计算相关矩阵R，其元素定义为 。4. 计算R的特征值与特征向量，计算每幅子图像与最大特征向量的内积，便得到编码，即压缩后的图像。
