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。
奇异分解,针对不能求逆的情况下,才用svd方法就能够解方程...
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👤 ikemada
由c语言编写的解非线性方程,线性方程组代码,包括LSQR,SIRT,SVD等算法源代码...
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👤 fnhhs
矩阵运算,数值算法,vc++,奇异值分解,svd...
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👤 a6697238
射频信号的去噪,纯净信号为数字调制的AN,FM,BPSK信号,噪声为高斯白噪声。应用SVD分解方法进行去噪。...
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👤 王楚楚
ofdm-mimo 仿真程序,可以仿真2x2的mimo系统,采用SVD的矩阵分解方式。...
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👤 FreeSky