SVD分解

固定QB分解的精确低秩矩阵逼近 - SVD算法Matlab代码

本软件包提供了用于精确低秩矩阵逼近的Matlab代码，涵盖了randQB_auto算法的实现。该算法有效计算固定QB分解，包括randQB_EI和randQB_FP的固定精度版本。此外，还包含了用于实验和测试的测试用例和脚本，特别是适用于固定精度低秩矩阵逼近的自适应随机测距仪算法AdpRangeFinder。详细的算法说明请参考Yu Wenjian，Yu Gu和Li Yaohang Li的研究成果。

Matlab 2 2024-08-01

光谱图像处理中低秩表示的张量奇异值分解（TT-SVD）Python代码

介绍了光谱图像处理中低秩表示的张量奇异值分解（TT_SVD）的Python实现。该方法适用于光谱处理和图像分解等多种算法，特别适合科研人员和大学生毕业论文的算法设计。

算法与数据结构 0 2024-08-14

SVD_TLS_ARMA.m的改写

这段代码可以实现SVD_TLS的ARMA建模以及谐波恢复法的ARMA建模的频谱估计。

Matlab 0 2024-08-15

Shapley 风险分解

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

Matlab 4 2024-05-25

Matlab代码示例SVD算法应用与数字水印技术探索

这个存储库包含一些简单的Matlab代码，涵盖了拼凑、蛇形、DWT-DCT-SVD等多个方面。其中，基于DCT-DWT-SVD的数字水印嵌入与提取算法特别引人注目，实现了将图像嵌入到音频中，并包含了对高斯噪声、重采样和低通滤波等鲁棒性检测功能的支持。

Matlab 3 2024-07-16

优化视频亮度调整技术SVD与DWT的结合应用

视频处理中，调整视频的光照亮度是一项常见的任务，可显著提升视觉效果，增强观看体验。深入探讨了如何利用奇异值分解（SVD）和离散小波变换（DWT）这两种数学工具来实现亮度调整。SVD能有效处理图像去噪、压缩和特征提取，通过调整矩阵Σ中的像素强度，改变视频整体亮度。而DWT则能在不同尺度和位置上捕获视频帧的频率成分，帮助分析和重构视频的亮度。文章介绍了主程序“Main_satellite_contrast.m”和算法实现“SVD_DWT.m”的配合使用，展示了如何通过多尺度分析和小波系数调整实现视频亮度的优化。

算法与数据结构 3 2024-07-18

EMD分解算法合集

本资源包提供EMD、EEMD、CEEMDAN等分解算法的MATLAB函数，可用于去噪和降噪处理。

算法与数据结构 3 2024-05-01

CP分解在计量心理学中的应用—张量分解PPT

CP分解已被广泛应用于计量心理学中，涵盖语音分析、化学计量学、独立成分分析以及神经科学数据挖掘等领域。它特别适用于处理高维算子数据和近似随机偏微分方程。

数据挖掘 2 2024-07-16

数据库分解算法

算法 5.2、5.3、5.4、5.5、5.6 介绍了用于将数据库分解为多个子数据库的算法，以满足特定范式（如 3NF、BCNF、4NF）并保持无损连接性和函数依赖关系。

SQLServer 5 2024-04-30

PARAFAC 分解算法 MATLAB 实现

在稀疏张量中，parafac_als 用于实现 PARAFAC 分解。该子函数是张量分解的核心算法，搭配主函数使用。

数据挖掘 4 2024-05-13