奇异值分解（SVD）C语言源代码

基于奇异值分解的无参考立体图像质量评价.pdf

MIMO-OFDMA系统中基于奇异值分解的信道估计

针对近场声源定位问题，提出一种基于奇异值分解的稀疏重构定位方法。该方法通过奇异值分解得到信号子空间，然后在信号子空间约束l1范数求解优化问题实现声源的定位。与直接对接收信号进行稀疏重构相比，该方法通过

图像压缩技术旨在减少冗余信息，以便以有效的方式进行数据存储和传输。在这项工作中，我们提出并分析了基于奇异值分解的有损图像压缩方法，该方法利用特征值的最佳选择和块分割的自适应机制。在几张图像上进行了实验

基于奇异值分解的混沌时间序列Volterra预测_陆振波

对认知无线电中宽带频谱感知的信号检测问题进行研究，在信道位置和带宽随机分布的条件下，提出一种基于Hankel矩阵奇异值分解的改进算法完成宽带频谱的频率点奇异性检测并获得各子频段的起始频率和带宽，有效实

SVD分解C++代码注解详细

为了有效地保护数字作品的版权，提出了一种以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字水印新算法。该算法充分利用小波与奇异值的固有性质，对原始图像进行多级小波分解，并对部分子带作奇异值分解。将水印置乱来保

将基于凸优化的低秩矩阵恢复（LRMR）理论用于背景建模，当背景不稳定时，这种方法提取运动目标的效果不佳。由于矩阵的数据表示形式破坏了视频在时间和空间上的原始结构，采用张量表征视频的高维结构特性，提出了

奇异值分解在图像水印算法中有着广泛的应用,但是也存在高虚警率的缺陷。讨论分析了空域和变换域中经典的奇异值分解水印算法和最近报道的基于主成分的改进算法。通过实验验证了改进算法的有效性。