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针对基于量化的嵌入方法不能抵抗亮度增强等攻击而基于关系的嵌入方法抵抗常见的攻击能力较弱等缺点,提出了一种混合量化和关系嵌入方法的彩色图像水印算法。该算法先对彩色图像的每一分量进行互不重叠的大小为8×8
为了实现图像压缩,在分析图像压缩原理的基础上,提出了一种矩阵奇异值分解(SVD)的图像压缩算法,该算法通过对数字图像矩阵进行奇异值分解, 将一幅图像转换成包含几个非零值的奇异值矩阵,从而实现了图像压缩
船舶柴油机(轮机) 模块九 柴油机特性
本文通过将Matlab引入矩阵奇异值分解的教学中，探究了该方法在数学和计算科学领域的应用。首先，简要介绍了矩阵奇异值分解的原理和相关概念。然后，详细阐述了Matlab在实现矩阵奇异值分解过程中的具体步
奇异分解方法代替常用的最小二乘法,此方法可以有效提高结算精度和有效性。
提出了一种基于奇异值分解的彩色图像数字水印算法,嵌入和提取水印均在RGB分量的空间域内进行。仿真结果表明,该算法不仅对几何失真具有很强的抵抗能力,而且对添加噪声、滤波及JPEG压缩也具有良好的鲁棒性。
系统论述了小波包分析在故障诊断中对信号的分解、去噪和重构,经过基函数神经网络可以很好地对信号进行诊断,最后用典型故障信号通过计算机仿真讨论该方法在柴油机故障诊断中的可行性。
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
Singular value decomposition watermark implementation C++
矩阵分的奇异值分解国内的线性代数书籍都只讲了对称矩阵的分解，没有一般矩阵的分解对图形学很有用
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