基于奇异值分解的墙杂波抑制
聚类分析是数据挖掘中的核心技术,利用相关的可视化方法显示聚类结果,将数据分布以直观、形象的图形方式呈现给决策者,使得决策者可以直观地分析数据。I-Miner是一个企业级的数据挖掘工具,利用I-Mine
提出了一种DCT域的数字图像盲水印算法,该算法将图像进行8*8分块后对各块图像进行DCT变换。之后将水印信息嵌入到选取的中频系数之间的关系中;提取水印时不需要原始图像,实现了盲检测;而且水印嵌入位置可
李航老师的统计学习方法第2版课件中关于奇异值分解的第15章PDF文件为大家分享。奇异值分解是统计学习中很重要的一个知识点,通过本章的学习可以更好地理解和掌握相关概念。文件大小为xxMB,欢迎下载学习。
基于二维奇异值分解的人脸图像超分辨率重建算法研究,王曼,梁莉莉,本文提出了一种基于二维奇异值分解(Two-dimensionalSigularValueDecomposition,2DSVD)的具有噪
小波域信号去噪是信号处理中一个引人注目的研究方向,恰当选择小波函数使去噪效果最佳更是具有实际应用价值的研究课题,为了提高图像的降噪效果,提出一种基于区间最小能量小波框架的图像去噪方法。区间最小能量小波
协同过滤是一种减小信息过载的常用方法,但是它有三方面的限制,即准确性、数据稀疏性和可扩展性。提出一种新的协同过滤算法来解决数据稀疏性的问题,利用奇异值分解法的结果来进行邻居选择,然后采用最近邻方法来得
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
研究了二维截断奇异值分解(2-D TSVD)在大规模图像恢复中的应用,起到了正则化的作用,克服了问题固有的不适定性,同时也解决了由于存储有限带来的问题。实验结果表明,该方法恢复效果显著。