搜索：SVD+Decomposition

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％ 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

％ 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 ...
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EMD computes Empirical Mode Decomposition EMD computes Empirical Mode Decomposition

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virtual decomposition control

obot control, a subject aimed at making robots behave as desired, has been extensively developed for more than two decades. Among many books being published on this subject, a common feature is to treat a robot as a single system that is to be controlled by a variety of control a ...
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Facial Expression Decomposition

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SVD去噪

SVD去噪，构造的矩阵方法为对数据进行均匀分段，并对去噪前后的信噪比，均方差进行了对比。
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cholesky decomposition for dsp c6

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Sparse LU Decomposition using FPGA

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Decomposition and reconstruction example 1

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Lu decomposition routines in matlab

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