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硕士毕业论文,讲述的是如何读图像简单处理,实现自适应压缩
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
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
一种修正的奇异值分解信噪比估计算法,刘少林,刘丹谱,本文提出了一种修正的奇异值分解信噪比估计算法(MSVD)。算法首先对信号进行带限处理和上、下采样,以白化噪声,再估计信噪比。��
研究一种关于隐马尔可夫模型的多序列比对,利用值和特征序列的保守性,通过增加频率因子,改进传统隐马尔可夫模型算法的不足。实验表明,新算法不但提高了模型的稳定性,而且应用于蛋白质家族识别,平均识别率比传统
如何增强鲁棒性水印抵抗几何攻击尤其是旋转攻击的鲁棒性,是水印研究者研究的难点。为此,结合奇异值分解的特性和小波变换的优点,提出一种新的基于奇异值分解的小波域盲水印算法,对于常见的几何攻击具有很强的鲁棒
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。
奇异值分解(SVD)是机器学习领域广泛应用的算法,可用于降维、推荐系统和自然语言处理等领域。本篇文章全面介绍SVD的原理和应用,让读者对该算法有深入了解,并且能够有效应用。内容包括SVD的数学原理、S
基于小波变换和奇异值分解相结合的加密图像数字水印算法
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