基于奇異值分解的核線性判別分析（Kernel Discriminant Analysis via QR Decomposition）。
資源簡介：基于奇異值分解的核線性判別分析（Kernel Discriminant Analysis via QR Decomposition）。
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：TF2015
資源簡介：使用自編函數(shù)基于奇異值分解總體最小二乘法（svd-tls）實(shí)現(xiàn)AR模型譜估計(jì)
上傳時間： 2014-12-06
上傳用戶：410805624
資源簡介：一種計(jì)算高階矩陣奇異值分解的FPGA實(shí)現(xiàn)方法。
上傳時間： 2013-08-21
上傳用戶：253189838
資源簡介：在nvidia G80以上GPU上進(jìn)行奇異值分解的程序。
上傳時間： 2016-07-11
上傳用戶：372825274
資源簡介：一種計(jì)算高階矩陣奇異值分解的FPGA實(shí)現(xiàn)方法。
上傳時間： 2014-11-17
上傳用戶：zhuoying119
資源簡介：奇異值分解的matlab程序，可以利用此svd程序?qū)σ痪S信號進(jìn)行除噪運(yùn)算。
上傳時間： 2016-10-05
上傳用戶：2525775
資源簡介：現(xiàn)代譜估計(jì)的matlab的程序。用的是奇異值分解的總體最小二乘法。
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：愛死愛死
資源簡介：關(guān)于奇異值分解的語言運(yùn)行程序,可以正常正常運(yùn)行.希望有所幫助.
上傳時間： 2017-03-26
上傳用戶：xuanjie
資源簡介：正交線性判別分析（Orthogonal Linear Discriminant Analysis），可以用于數(shù)據(jù)降維上面。
上傳時間： 2015-09-22
上傳用戶：caixiaoxu26
資源簡介：詳細(xì)介紹了奇異值分解中非奇異矩陣的性質(zhì)結(jié)構(gòu)，對研究奇異值分解的人可能有用
上傳時間： 2016-08-18
上傳用戶：leehom61
資源簡介：//奇異值分解法求廣義逆 //本函數(shù)返回值小于0表示在奇異值分解過程, //中迭代值超過了60次還未滿足精度要求. //返回值大于0表示正常返回。 //a-長度為m*n的數(shù)組，返回時其對角線依次給出奇異值，其余元素為0 //m-矩陣的行數(shù) //n-矩陣的列數(shù) //aa-長度...
上傳時間： 2016-12-15
上傳用戶：康郎
資源簡介：這是一個關(guān)于矩陣的奇異值分解的MATLAB腳本函數(shù)源代碼，歡迎各位下載使用。
上傳時間： 2019-11-05
上傳用戶：風(fēng)雨依舊
資源簡介：全主元高斯約當(dāng)消去法 2.LU分解法 3.追趕法 4.五對角線性方程組解法 5.線性方程組解的迭代改善 6.范德蒙方程組解法 7.托伯利茲方程組解法 8.奇異值分解 9.線性方程組的共軛梯度法 10.對稱方程組的喬列斯基分解法 11.矩陣的QR分解 12.松弛迭代法
上傳時間： 2014-11-22
上傳用戶：wff
資源簡介：基于GM算法和QR分解實(shí)現(xiàn)的穩(wěn)健奇異值分解算法，通過該算法可以獲取一個數(shù)居陣的穩(wěn)健方差－協(xié)方差陣。在該穩(wěn)健方差－協(xié)方差陣上可以進(jìn)行諸如，穩(wěn)健主成份分解、穩(wěn)健聚類、穩(wěn)健因子分析等操作。
上傳時間： 2013-12-13
上傳用戶：15071087253
資源簡介：％ 奇異值分解 (sigular value Decomposition,SVD) 是另一種正交矩陣分解法；SVD是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的計(jì)算時間。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二個相互正交矩陣， ％ 而S代表一對角矩陣。 和QR分解法相同者， 原矩陣A不必...
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：大融融rr
資源簡介：圖象處理中用到的奇異值分解及矩陣運(yùn)算
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：1079836864
資源簡介：矩陣的奇異值分解算法
上傳時間： 2015-02-04
上傳用戶：chenbhdt
資源簡介：用奇異值分解來消除正弦信號的噪聲
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：亞亞娟娟123
資源簡介：人臉識別：利用奇異值分解和KL變換的投影，是很有價(jià)值的一篇文章
上傳時間： 2014-12-04
上傳用戶：a673761058
資源簡介：利用矩陣的奇異值分解壓縮圖像，先將圖像分塊，對各塊中的每個對應(yīng)象素內(nèi)積得到相關(guān)矩陣A，然后對A進(jìn)行奇異值分解，選擇n（n<N）個較大的特征值對應(yīng)的特征向量，利用該向量與各塊圖像內(nèi)積來壓縮和恢復(fù)圖像
上傳時間： 2015-04-27
上傳用戶：1079836864
資源簡介：通過奇異值分解實(shí)現(xiàn)的最小二乘擬合算法 inear least-squares fit by singular value Decomposition
上傳時間： 2015-07-26
上傳用戶：bibirnovis
資源簡介：圖像的奇異值分解，并將圖像重構(gòu)出來，看其效果的變換
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：123啊
資源簡介：自編的奇異值分解消噪程序，在消噪的同時可實(shí)現(xiàn)對不同頻率信號分量的分離。
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：coeus
資源簡介：利用奇異值分解求一般m*n階實(shí)矩陣的廣義逆矩陣。
上傳時間： 2016-06-28
上傳用戶：ynsnjs
資源簡介：雅克比過關(guān)法算法求矩陣的奇異值分解，是雅克比算法的優(yōu)化，提高計(jì)算速度
上傳時間： 2016-07-29
上傳用戶：jiahao131
資源簡介：使用奇異值分解算法的prony算法-single value Decomposition based prony algorithm
上傳時間： 2014-01-26
上傳用戶：大三三
資源簡介：利用奇異值分解-總體最小二乘法估計(jì)ARMA模型的AR參數(shù),并利用參數(shù)進(jìn)行諧波恢復(fù)仿真程序
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：遠(yuǎn)遠(yuǎn)ssad
資源簡介：摘要:為了提高圖像復(fù)原算法的性能 ,提出了一種改進(jìn)的奇異值分解法估計(jì)圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。從圖像的退化離散模型 出發(fā) ,對圖像進(jìn)行逐層分塊奇異值分解 ,并自動選取奇異值重組階數(shù)以減少噪聲對估計(jì)的影響。利用理想圖像奇異值向 量平均能譜指數(shù)模型 ,估計(jì)點(diǎn)擴(kuò)...
上傳時間： 2014-08-06
上傳用戶：litianchu
資源簡介：奇異值分解/廣義逆矩陣的svd算法代碼,在解線性方程時用得上
上傳時間： 2013-12-03
上傳用戶：dbs012280
資源簡介：左右兩場相關(guān)矩陣的奇異值分解，針對站點(diǎn)文件（svd）
上傳時間： 2017-06-08
上傳用戶：dyctj
