图像模式识别svd（奇异值分解）算法及图像相似度计算delphi源代码.

为了提高水印技术的鲁棒性，提出了彩色图像离散小波变换（DWT）下的块奇异值分解（SVD）的零水印．首先对原始载体图像进行离散小波变换，然后选择低频子带进行分块，且对每一块进行奇异值分解，水印则由分解得到的最大前m个奇异值产生．实验结果表明，算法对各种攻击有较强的鲁棒性．

该程序输出基于奇异值分解的图形和数字图像质量度量。 对于给定的图像，采用 Blockwise SVD 并导出图像质量度量。 具体实施方式请参考Aleksandr Shnayderman、Alexander Gusev 和 Ahmet M. Eskicioglu， “用于局部和全局评估的基于 SVD 的灰度图像质量度量”， IEEE 图像处理交易，卷。 15，没有。 2，2006 年 2 月。 Matlab 编程新手可以查看“SampleUsage.m”文件，了解脚本“SVDQualityMeasure.m”的使用方法。 已经熟悉Matlab编程的可以直接使用脚本“SVDQualityMeasure.m”。

回顾歌唱语音检测：定量回顾和未来展望 此回购包含了在2018年第19届国际音乐信息检索会议（ISMIR）上由李庆云，崔景宇和Juhan Nam撰写的论文“重新审视歌声检测：定量审查和未来展望”的代码。[ ，] 要求 在requirements.txt中指定 公开数据集 具有相同的标签，训练/有效/测试集，如网站中所述。 我们使用了61首包含人声的歌曲，这些歌曲可以在medleydb_vocal_songs.txt找到。 注意：MedleyDB不提供人声注释，因此我们使用提供的乐器激活注释生成了标签。 下载歌曲，更改路径，然后运行python medley_voice_label.py生成61首歌曲的标签。 压力测试数据集（第5节） 要生成数据集，请运行 第5.1节中的python vibrato_data_gen.py vibrato测试的python vibrato_data_ge

课程作业，用python写的，现在网上看的svd数字水印加密大都是灰度图的，彩图写了一个，附带了加密解密的效果，水水分。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

k-svd字典训练程序，适用于稀疏分解与重构………… 对压缩感知有兴趣的朋友可以过来看看

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当今各类主流通信算法经常涉及求逆和SVD分解，但是如何利用ＦＰＧＡ高效实现SVD不可谓不是难点。本片论文从最基本定义讲起，最后一直到FPGA硬件实现。文章通俗易懂，不可谓不是在此类极为稀少的文献中的翘楚之作。所有希望对SVD分解有深刻了解的人本文不可缺少。

可以实现信号的降噪，对信号进行奇异值分解，里面有噪声信号和原始信号，可以用来进行对比