基于矩阵奇异值分解的数字水印技术

为提高阵列声波时差提取精度，在常规矩阵奇异值分解法基础上，利用子空间类和加权函数对信噪比计算方法进行了改进，提出了一种新的阵列声波测井全波时差提取方法。此方法挂接到CIFlog测井处理解释平台上，专门

奇异值分解C++解决方案源码包括矩阵和所需一切类，是个可独立运行的解决方案，并带有测试代码

为解决最近报道的Contourlet变换域基于奇异值分解的水印算法存在的高虚警率问题,提出一种多水印算法。对Arnold置乱后的水印图像进行奇异值分解,将其中一个正交矩阵嵌入原始图像非下采样Conto

基于奇异值分解原理建立的完整的svdprony程序代码，很详细的讲解，能实现前向后向预测误差的求解。

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

随着互联网的飞速发展，产生大量的图像信息。为了减小存储并提高图像质量，提出了一种基于奇异值分解和Contourlet变化结合的有损图像压缩算法。该算法先对图像进行奇异值分解，根据奇异值对图像信号的贡献

针对传统图像增强方法会丢失图像细节信息这一缺陷，提出了一种基于分频和奇异值分解的轮胎图像增强新方法。该方法先使用巴特沃斯低通滤波器对图像进行分频处理；然后对得到的低频和高频分量分别使用奇异值分解和线性

为了检测出钢轨断裂点的准确位置，首先基于传输线理论建立钢轨断裂时的机车分路电流幅值包络仿真模型，分析了钢轨断裂对分路电流幅值包络的影响，然后利用对分路电流幅值包络进行多分辨奇异值分解后细节信号的奇异性

svd矩阵代码，包含矩阵的一些包，充分实现了功能，代码是完整的

分析基于奇异值分解(SVD)的匿名方法在加权社交网络隐私保护中的安全性,给出在含整数权重网络中的重构方法和在含任意权重网络中的非精确重构方法,定义