论文研究基于奇异值分解的Slope One算法 .pdf

SVD奇异值分解是一种常用的矩阵分解方法，它可以在数据降维、模式识别、推荐系统等领域得到广泛应用。本文将介绍两个实际应用场景，一个是图像识别领域中的人脸识别，另一个是语音识别中的语音去噪。接下来，分别

针对视网膜眼底图像归一化中的背景估计问题，提出了基于奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）背景估计新方法。从原理上阐述了SVD估计背景的可行性，并在此基础上设计SV

大规模最小二乘问题求解中，直接进行奇异值分解会产生巨大的内存需求以及漫长的计算时间。为解决该问题，提出了一种基于迭代的并行处理方法。该方法利用奇异值分解降维的特性，通过迭代不断减小矩阵规模，直到可以直

推荐引擎是信息服务的一项重要内容,为了提高推荐算法的准确性,本文在推荐场景中尝试使用奇异值分解算法(SVD),并引入差分矩阵对其进行改进,通过爬取网络中的真实数据,并对爬取的数据进行预处理,使用Pyt

针对滚动轴承振动信号故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题，提出一种基于奇异值分解和形态滤波的振动信号故障特征提取方法。该方法利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号自身特征的关系，选

对使用FPGA对高光谱图像处理是一个参考吧

针对线性参数模型的基函数选择问题, 结合奇异值分解和PRESS 统计提出一种模型结构优化算法. 通过预 先对候选基函数矩阵进行分块操作, 减少非最优列间的重复比较. 在此基础上, 对各子块采用奇异值分

Eigen库为是一个矩阵运算的库，实现Matlab仿真中的各种矩阵运算，我用过特征值分解eig，奇异值分解SVD，对角阵，行，列最大，等等。Matlab可以实现的这里几乎都有，使用方法见本博客中的介绍

为解决奇异值分解（singularvaluedecomposition，SVD）去噪中有效秩阶次难以确定的问题，提出一种利用SVD本身进行辅助确定的方法。充分借助SVD在奇异性检测中表现出的优良特性，

奇异值分解在指纹识别系统预处理中的应用，许芹，袁小平，本文介绍了奇异值分解的基本理论，阐述了指纹图像增强，还原和压缩在识别系统预处理中的重要性。应用矩阵奇异值分解理论实现了指