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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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L4_1.m: SVD轉換(程式) L4_2.m: 影像轉換的能量集中能力(程式) L4_3a.m: 小波轉換之多重解析架構(程式) L4_3b.m: 小波轉換係數與影像的方向性(程式) energy.m: 能量集中(函式) L4_1.bmp: 影像檔 L4_2.bmp: 影像檔 L...

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