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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。

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·摘 要:针对小波变换红外图像去噪需要已知噪声先验知识的缺点,提出了一种基于分块奇异值分解的正交小波变换红外图像去噪新算法。首先对红外图像进行离散正交小波变换,并对高频图像采用改进的分块奇异值分解估计小波系数,其中对奇异向量采用傅里叶变换进行了修正;最后将低频图像与估计的高频图像通过小波反变换得到去...

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