基于SVD_TSL算法的ARMA模型的参数估计

数字水印详细代码 嵌入和提取 SVD DCT

文章目录1. 前言2. 原理简介2.1 SVD定义3. 实践代码4. 参考文献 1. 前言 数字图片在计算机中是以矩阵形式存储的。所以可以通过矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。本文通过对图片进行SVD压缩，对不同的参数下的压缩效果进行对比。 SVD概念可以参考：《统计学习方法》–奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD） 2. 原理简介 彩色图片有3个图层，RGB（红、绿、蓝）也就是矩阵的一个位置上存储了3个基色的数值，由3个基色混合成不同的色彩。 通过对3个图层矩阵，分别进行SVD近似，SVD奇异值是唯一的，可以取前 k 个最大的奇异值进行近似表

此示例说明主成分分析如何与奇异值分解相关。

根据奇异值分解的基本原理及其特点，给出了运用奇异值分解进行图像压缩的方法。通过简单的例子说明了该方法进行图像压缩的基本过程，给出了压缩流程。并通过MATLAB编程对实际图像进行处理，表明了该方法的有效性。

【图像加密】基于DCT(离散余弦变换)与SVD(奇异值分解)域自适应嵌入水印matlab源码.zip

LMSVD 是一种 Matlab 求解器，用于计算相对较大矩阵的截断（显性）奇异值分解。 该代码使用子空间优化技术来实现经典同时子空间迭代方法的显着加速，并且通常比 Matlab 的默认函数“svds”快得多。 如果您在已发表的作品中使用LMSVD，请参考以下文章。 Xin Liu、Zaiwen Wen 和 Yin Zhang，Limited Memory Block Krylov Subspace Optimization for Computing Dominant Singular Value Decompositions，SIAM Journal on Scientific Computing，35-3 (2013)，A1641-A1668。

完整的K-SVD算法，用于稀疏表示中的字典学习，比较全面的一套代码

svd算法matlab代码简单的SVD MATLAB程序 使用测试和训练集的用于手写数字距离的简单SVD算法 如何运行： 下载培训和测试集，然后下载MATLAB文件。 在MATLAB中运行文件（确保训练集和测试集与程序文件位于同一目录中）。 该代码注释了每个步骤，以引导用户逐步了解可进行更改的部分，以获取不同数字的结果（默认数字为9）。 在上完应用计算科学课程后，我对SVD的兴趣达到顶峰之后，这是我所做的一个基本项目。 请尽情享受，并让我知道我可以改进该程序的任何方式。

提出一种新的通过加入引导信号构造Hankel矩阵经奇异值分解（SVD）滤除相应频率成分的陷波方法。根据待处理信号构造的Hankel矩阵，经SVD后其奇异值对应信号中不同频谱幅值的频率成分，提出加入某特定频率信号作为引导信号使得该频率成分成为信号中的主成分，形成易区分的奇异值对，在信号重构时除掉该奇异值对便可滤除相应频率成分。用本方法对脑磁信号进行50 Hz工频陷波处理，达到了很好的陷波效果，且该方法不受传统滤波器陷波越深受影响带宽越宽的限制。