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Givens变换的MATLAB程序。

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简介:
在数值分析领域,GIVENS变换代表着一个关键的进步。本资源包内提供了详尽的程序代码以及配套的注释,旨在为用户提供全面的支持和指导。

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客服
客服
  • MatlabGivens
    优质
    本程序实现MATLAB环境下的Givens变换算法,用于矩阵的QR分解等线性代数操作,广泛应用于科学计算和工程问题求解。 数值分析中的一个重要概念是GIVENS 变换。该资源包内包含详细的程序和注释。
  • givens
    优质
    《Given变换的源程序》是一段实现Given变换算法的计算机代码,适用于图像处理与计算机视觉领域中的几何变换。 输入一个矩阵的各元素后,程序会自动进行变换(称为gives变换),将该矩阵转换为三对角矩阵。
  • MATLABGIVENS旋转
    优质
    本程序实现MATLAB环境下的Givens旋转算法,用于高效计算矩阵的QR分解。通过构造正交变换矩阵,该方法在数值线性代数中有广泛应用。 通过GIVENS旋转算法实现矩阵的上三角化,希望对大家有用。
  • givens-transformations-in-matlab_Household-Givens.rar_GIVENS_MATLAB_programs_givens_matlab
    优质
    该资源包提供了MATLAB程序实现的Givens变换算法,适用于进行矩阵计算和数值分析中的旋转操作。通过Householder反射与Givens旋转技术解决线性代数问题。 使用MATLAB编程语言实现利用Householder变换和Givens变换进行矩阵的QR分解。
  • 矩阵QR分解中Givens和Householder
    优质
    本文探讨了矩阵QR分解中两种关键变换方法——Givens变换与Householder变换。这两种技术在数值线性代数领域中扮演着重要角色,用于优化计算效率及改善数值稳定性。通过对比分析二者特性,文章旨在为选择合适算法提供理论指导。 本段落探讨了矩阵QR分解的两种方法:Givens变换与Householder变换。其中,Givens变换通过旋转特定元素来实现QR分解;而Householder变换则利用反射操作完成同样目标。文章深入解析这两种技术背后的原理及其具体实施步骤,并附上了相应的算法流程图以供参考。此外,文中还概述了QR分解的应用场景,如线性最小二乘问题求解和特征值计算等领域。
  • TTMATLAB
    优质
    本项目提供了一套用于实现TT(Tensor Train)变换的MATLAB程序代码。通过高效的数据结构和算法优化,能够快速处理高维张量数据,适用于机器学习、量子物理等多个领域中的大规模数值计算问题。 我已对重复的信息进行了简化处理: TT变换程序经过改进后能够进行双时域分析。
  • HHTMATLAB
    优质
    本简介提供了一套用于实现HHT(希尔伯特-黄变换)算法的MATLAB编程代码。该工具箱包含经验模态分解及希尔伯特谱分析等功能,适用于信号处理和数据分析领域。 Hilbert-Huang 变换非常出色。
  • SMATLAB
    优质
    S变换的MATLAB程序是一套利用MATLAB语言编写的代码集合,专门用于实现S变换算法,适用于信号处理和时频分析等领域。 S变换是一种特殊的时频分析方法,在小波变换的基础上进行了改进以提供更好的时间频率分辨率。它由Stockwell在1996年提出,并引入了可变的时间-频率窗口,使得不同频率上可以使用不同的窗大小进行分析,从而更好地适应信号随时间变化的特性。 在MATLAB中实现S变换通常包括以下几个步骤: 1. **预处理**:对原始信号进行去噪、滤波或标准化等操作以确保后续分析的有效性和准确性。 2. **定义参数**:关键在于设定时间窗宽度和中心频率。选择一系列的中心频率及对应的时间窗口大小,形成一个频域-时域网格。例如,使用对数尺度来确定中心频率,并根据指数关系调整时间窗大小与之匹配。 3. **计算变换系数**:对于每个选定的中心频率应用相应的时间窗加权信号并进行傅里叶变换以获得该频率下的S变换系数;将这些系数按时间和频域坐标排列形成矩阵形式。 4. **结果可视化**:通过二维图像展示S变换的结果,其中横轴表示时间而纵轴代表频率。颜色或灰度编码用于指示幅度大小,从而直观地揭示信号在时频空间中的分布和动态变化情况。 5. **应用领域**:S变换广泛应用于多个技术领域如信号检测、故障诊断、语音识别及图像处理等场景下。例如,在信号突变点定位方面可以提供帮助;而在设备异常频率成分分析中同样表现出了显著的优势。 MATLAB提供了丰富的工具箱支持各种变换操作,包括实现S变换所需的功能模块。用户可以通过调用这些预定义函数输入自己的数据来完成从原始信号到时频图的转换过程。 为了有效利用这段代码并理解其背后的理论基础,需要掌握一定的MATLAB编程知识以及对数组和矩阵的操作技巧;同时深入学习关于S变换的相关数学原理也十分必要。如果对于MATLAB编程感到陌生的话,则建议先阅读官方文档或相关教程来提高自己的技能水平。而想要深入了解S变换则可以参考Stockwell教授的原始论文或其他研究文献作为参考资料进行进一步的研究探索。
  • MATLABPRI
    优质
    本程序实现MATLAB环境下的PRI(保护区间)变换算法,适用于雷达信号处理等领域,帮助用户进行有效的信号分析与模拟。 信号分选PRI变换的MATLAB程序适用于处理三源抖动的情况。
  • Hilbert-HuangMatlab
    优质
    简介:本书提供了一套基于Matlab编程实现Hilbert-Huang变换(HHT)的详细教程和源代码示例。通过对EEMD、Hilbert谱分析等技术的深入探讨,为信号处理与数据分析领域的研究者提供了强大的工具支持。 希尔伯特-黄变换的MATLAB程序可以运行。