SVD(奇异值分解)是线性代数中的重要技术,广泛应用于信号处理、图像压缩、推荐系统等领域。通过将矩阵分解为三个更简单的矩阵乘积,SVD能够有效提取数据的核心特征,实现降维与噪声去除。对于电子工程师而言,掌握SVD不仅有助于理解复杂系统的内在结构,还能在实际项目中提升算法性能。本页面汇集了68个精选资源,包括教程、案例分析及应用实例,助您深入学习并灵活运用这一强大工具。
一个可分解上万阶稀疏矩阵的SVD算法...
📅
👤 李梦晗
求矩阵奇异分解svd算法,共计4种实现方式,...
📅
👤 1101055045
矩阵奇异分解(svd)最新c++版本,性能更稳定...
📅
👤 王楚楚
基于SVD的主量提取的人脸识别的matlab源码...
📅
👤 gaome
利用奇异值法(SVD)对载入数据进行主成分分析,源代码...
📅
👤 yuzsu