本题采用的计算方法为:矩阵的 分解和Cholesky分解。根据Gauss消去法的的矩阵意义,可以将矩阵A分解为一个单位下三角矩阵与一个上三角矩阵的乘积即:即矩阵的LU分解A=LU,进而可以分解为: 的形式。当A为对称矩阵时,A可分解为: 的形式。
标签: Cholesky Gauss 矩阵 分解
上传时间: 2015-10-22
上传用户:hopy
实现矩阵的Cholesky分解,用Cholesky分解求ARMA模型的参数并作谱估计,利用分裂基算法求复序列 的DFT.将得到的 解卷绕,得到无跳变的相频特性.计算七类窗函数并给出归一化对数幅频曲线
标签: Cholesky ARMA DFT 分解
上传时间: 2013-12-13
上传用户:SimonQQ
一般矩阵的奇异分解算法,基本算法思想都是对的希望可以给到帮助
标签: 算法 矩阵 分解
上传时间: 2013-12-04
上传用户:gengxiaochao
矩阵的LU分解,通过此分解可以求解方程组
标签: 分解 矩阵 方程
上传时间: 2015-11-19
上传用户:waitingfy
对矩阵进行Lu分解,使用使用c语言实现,时间复杂度和力论的一样,比较高
标签: 矩阵 分解 c语言 复杂度
上传时间: 2013-12-23
上传用户:15071087253
实现矩阵的Cholesky分解,这些程序是用C来编写的.
标签: Cholesky 矩阵 分解 程序
上传时间: 2014-01-02
上传用户:trepb001
可对任意两个矩阵做加法、减法、乘法等运算;同时可对单个矩阵求转置矩阵、三角分解、奇异值分解等操作,功能强大。
标签: 矩阵 加法 减法 乘法
上传时间: 2013-12-14
上传用户:silenthink
% 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法;SVD是最可靠的分解法, % 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A),其中U和V代表二个相互正交矩阵, % 而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者, 原矩阵A不必为正方矩阵。 % 使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。用svd分解法解线性方程组,在Quke2中就用这个来计算图形信息,性能相当的好。在计算线性方程组时,一些不能分解的矩阵或者严重病态矩阵的线性方程都能很好的得到解
标签: decomposition SVD sigular value
上传用户:大融融rr
非相干子空间算法源程序(CSM)---这是一种宽带聚焦矩阵算法
标签: CSM 算法 子空间 源程序
上传时间: 2014-06-21
上传用户:GavinNeko
一种基于小波分解的多图象拼接技术.对在多个图象间进行非规则形状图象拼接的多分辨整合技术进行了研究。运用Multi2masks方法将多个图象的选定区域同时融合在一起, 减小了计算量, 并利用小波变换对图象进行多分辨分解, 采用与频段宽度成正比的加权拼接宽度来消除拼缝的影响.
标签: Multi2masks 图象 小波分解 分辨
上传时间: 2016-02-08
上传用户:梧桐