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。

此提交包含用于通过基于频谱分而治之的高效稳定算法计算对称矩阵 (QDWHEIG.M) 的特征值分解和奇异值分解 (QDWHSVD.M) 的函数。 计算结果往往比 MATLAB 的内置函数 EIG.M 和 SVD.M 给出的结果更准确。 函数 TEST.M 运行代码的简单测试。 有关底层算法的详细信息可以在 Y. Nakatsukasa 和 NJ Higham。 用于对称特征值分解和 SVD 的稳定有效的谱分治算法。 MIMS EPrint 2012.52，曼彻斯特大学，2012 年 5 月。 http://eprints.ma.man.ac.uk/1824

svd算法matlab代码张量代码 用于计算各种张量分解的MATLAB代码。 大多数共享代码都没有经过优化，只能用来检查提出的新张量分解模型的可行性。 大多数算法也基于交替最小二乘的变体。 最近更新：21/02/2019 - - - - 内容 - - - - - 1 /基于字典的分解 一组使用CPD模型分解张量的函数，其中一个因素存在于大量已知组件字典中。 a）M2PALS：可以使用多个词典，每个词典要选择的原子数都有界限。 b）MPALS：张量T的CPD中的因​​子A为A = D（：，K），K为一组同名异形。 具有贪婪和灵活的算法。 c）ProxOp：l_1和l_∞引起的矩阵范数，python和Matlab代码的近邻运算符均可用。 Python代码以更优化的方式实现。 2 /耦合分解 a）CCP：弹性耦合张量分解。 b）NNP2：在耦合模式下具有非负约束的灵活耦合的PARAFAC2。 c）注册CP：即将推出 3 /约束张量数据的压缩和加速约束 a）PROCO-ALS：快速的非负张量PARAFAC /规范多态分解。 压缩基于随机SVD。 4 /非线性张量分解 a）NLFD：非线性荧光分

这是张贤达数字信号处理教材里面的svd-tls的算法，包含用了cadzow功率谱估计子求功率谱密度。

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奇异值分解 SVD LSI 源码

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SVD分解算法的C++代码实现 For an m-by-n matrix A, the singular value decomposition is an m-by-m， orthogonal matrix U, an m-by-n diagonal matrix S, and an n-by-n orthogonal ，matrix V so that A = U*S*V^T.