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　小波技术作为一种信号处理工具在图像压缩和去噪等方面都有着很好的应用。但是,有紧支性的正交对称单小波系统是不存在的,将生成小波的一个尺度函数换作多个尺度函数,就产生了多小波的概念。与单小波相比较,多小波同时具备诸如紧支性、正交性、对称性等诸多在信号处理中非常重要的良好性质;这决定了多小波是一种优于单

本文分别介绍了两种矩阵分解的方法— — — QR分解和SVD分解。并引入罗贝尼乌斯 (Frobenius) 范数 对以上两种矩阵分解方法分别进行降秩度量。最后用实例模拟了SVD分解和 F范数评估, 得出一些有益的结论。

提出一种获取潜在语义的受限非负矩阵分解方法.通过在非负矩阵分解方法的目标函数 上增加3个约束条件来定义受限非负矩阵分解方法的目标函数 ,给出求解受限非负矩阵分解方 法目标函数的迭代规则 ,并证明迭代规则的收敛性.与非负矩阵分解方法相比 ,受限非负矩阵分 解方法能获取尽可能正交的潜在语义.实验表明 ,