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奇异值分解（SingularValueDecomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。[1]

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利用矩阵的奇异值分解压缩图像，先将图像分块，对各块中的每个对应象素内积得到相关矩阵A，然后对A进行奇异值分解，选择n（n<N）个较大的特征值对应的特征向量，利用该向量与各块图像内积来压缩和恢复图像...

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