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。
基于svd算法的matlab源码,压缩.bmp格式的位图为例...
📅
👤 ardager
奇异值分解/广义逆矩阵的svd算法代码,在解线性方程时用得上...
📅
👤 dbs012280
关于openCV的一个使用实例用opencv做矩阵的SVD分解...
📅
👤 yyq123456789
svd 分析 现代 统计诊断与预测技术_0...
📅
👤 gonuiln
使用SVD的数字水印算法,做水印的可以参考...
📅
👤 l254587896