基于SVD的海杂波抑制算法的程序，欢迎大家下载，谢谢。

SVD分解C++代码注解详细

未校准光度立体 使用 svd 的未知光源方向下的光度立体 这是一个简短的演示，展示了使用未校准的光度立体创建 3D 网格，仅使用笔记本电脑屏幕和网络摄像头（在本例中为 Macbook Pro）。 我正在使用集成的 iSight 摄像头和笔记本电脑屏幕从不同角度照亮模型。 结果是具有图像宽度 x 图像高度顶点的对象的 3D 网格，例如可以进一步用于馈送 3D 打印机。 此设置的想法基于以下论文：Schindler, G. (2008)。 通过计算机屏幕照明实现实时表面重建的光度立体。 3D 数据处理、可视化和传输国际研讨会，1-6。 源代码是用 C++ 编写的，我使用 OpenCV 进行图像处理。

此函数实现了快速截断的 SVD。 我们经常想计算奇异值分解。 但大多数时候，我们实际上并不需要像主成分分析中那样的所有奇异向量/值。 这也证明了以下事实：在实践中出现的许多矩阵确实表现出某种结构，导致只有少数奇异值实际上是不可忽略的。 最近的研究表明，当我们想要截断的 SVD 时，随机算法可以产生令人难以置信的加速度。 用法 ： 输入： * A : 我们想要的 SVD 矩阵* K：要保留的组件数 输出： * U,S,V : 作为内置 svd matlab 函数的经典输出 这是我的小型笔记本电脑上 2000x2000 秩为 100 的矩阵的一个小例子： >> A = randn(2000,100)*randn(100,2000); >> 抽动; [U1,S1,V1] = svd(A); 目录经过的时间是 6.509186 秒。 >> 抽动; [U2,S2,V2] = rsvd(

svd算法matlab代码大数据挖掘与分析课程项目 电影收视率预测项目 数据集 从movielens / ml-1m.zip下载。 该数据集包含来自6000个用户的4000部电影的100万个评分。 我们进一步根据时间戳对每个收视率进行排序 建议： 步骤1： 基线估算器：在PDF上使用公式bxi =μ+ bx + bi 第2步： 邻域估计器：使用邻域方法预测评分分数 基于项目的相似性 基于用户的相似性 整合时间动力 继KDD09论文之后 式5,6,8,10 K均值聚类 使用k均值算法可根据文件rating.dat给出的用户评分得分对用户进行聚类。 SVD降维 使用SVD算法减少维数 指标 RMSE的价值 项目实施 请参阅 推荐部分使用Python编码，其他部分则由我的小组成员使用Matlab编码。

Elad2006年的论文以及论文的实现代码

使用奇异值分解的人脸识别。 该识别算法使用基本对象识别方法，即奇异值分解。 使用SVD函数，您可以训练自己的图像并在该图像上执行SVD，然后可以对SVD函数返回的U（特征脸）向量进行一些数学运算测试。 面部图像的数据集在“ dataimage”中。 该代码显示在face_recognition.py文件中。 测试图像位于test_img文件夹中。达到的准确度为85％。

当我们解决大矩阵 SVD 问题时，可以使用 ROT_SVD2X2， 可以分成很多小矩阵，比如2x2。 作为子程序，它可以用于快速解决子问题。 它可以一步找到计算 2x2 复矩阵的 SVD 两个旋转矩阵，而基于迭代的方法可能需要几个步骤。 在实数矩阵中，ROT_DSVD2X2计算实数旋转矩阵以获得2 x 2实数矩阵的奇异值分解。

Algorithm-svd.zip,奇异值分解幂法的python代码实现,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。

提出了基于集合经验模态分解(EEMD)和奇异值(SVD)相结合的微弱信号提取方法和高低频部分的判别准则:采用EEMD把信号分解成几部分,将IMF分为高频段与低频段2部分,对2部分分别进行奇异值处理,叠加得到降噪信号,做出其频谱图,得到所需要的有用信号。此方法可以在未知原信号的情况下提取,并且可以提取信噪比为-15 dB的信号。仿真结果和对比分析表明,此方法能更好地提取微弱特征信号。