Advertisement

复数SVD分解与CSVD_svd_complex_SVD

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了复数矩阵的奇异值分解(SVD)方法及其应用，并介绍了改进的压缩奇异值分解(CSVD)技术，旨在提高计算效率和准确性。 用C++编写的函数可以对复数进行SVD分解，无需使用第三方库，并且可以直接编译运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 复数SVD分解与CSVD_svd_complex_SVD
    优质
    本文探讨了复数矩阵的奇异值分解(SVD)方法及其应用，并介绍了改进的压缩奇异值分解(CSVD)技术，旨在提高计算效率和准确性。 用C++编写的函数可以对复数进行SVD分解，无需使用第三方库，并且可以直接编译运行。
     
  • SVD(matlab).rar_SVD算法_matlab中的svd源码_svd分解_复杂矩阵分解
    优质
    本资源提供了MATLAB环境下实现SVD（奇异值分解）算法的源代码，适用于各种复杂矩阵分解任务，是学习和研究矩阵计算的重要工具。 一种实现复矩阵的SVD分解的算法，并通过Matlab进行仿真验证，已亲测可用。
     
  • SVD降噪与信号分解_SVD_SVD信号_分解
    优质
    本文章介绍了SVD（奇异值分解）在信号处理中的应用，包括如何利用SVD进行有效的噪声消除以及复杂的多通道信号的高效分解。 可以实现信号的降噪功能，并对信号进行奇异值分解。这种方法包含了噪声信号和原始信号，可用于对比分析。
     
  • 用纯C语言实现复矩阵的SVD分解
    优质
    本项目使用纯C语言编写，实现了对复杂矩阵进行奇异值分解（SVD）的功能。适合需要高性能数值计算的应用场景。 使用纯C语言实现了SVD算法，并求得了左右奇异矩阵及奇异值。自定义了复数类型，并包含了QR分解以及复矩阵之间的运算等相关函数。
     
  • 奇异值分解(SVD)
    优质
    奇异值分解（SVD）是一种矩阵因子分解技术，在线性代数中用于揭示多维数据集的本质结构，广泛应用于推荐系统、图像压缩和自然语言处理等领域。 SVD分解是一种重要的线性代数技术，在数据分析、推荐系统等领域有着广泛的应用。它通过将一个矩阵分解为三个较小的矩阵来简化数据处理过程，并有助于提取原始数据的关键特征，从而实现降维或压缩的目的。 奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）可以用于低秩近似问题中寻找最优解，也可以应用于图像压缩、搜索引擎索引构建等场景。此外，在机器学习领域内，利用SVD能够帮助我们理解复杂的矩阵结构及其背后隐藏的信息模式。
     
  • SVD分解资料.zip
    优质
    本资料包深入讲解奇异值分解（SVD）的概念、算法及应用，包含理论解析、实例代码和实践案例，适合数据科学和技术开发人员学习参考。 SVD（奇异值分解）是线性代数中的关键技术，在数据压缩、图像处理及机器学习等领域有着广泛的应用。在名为SVD 分解.zip的文件中包含了一个基于图像块进行SVD分解算法实现的代码，用户可以下载并直接运行。 SVD的基本原理是将任何矩阵A分解为三个子矩阵：UΣV^T的形式，其中U和V都是正交矩阵而Σ是对角阵，其对角元素代表了原矩阵A中的奇异值。在图像处理中，这一技术的应用主要体现在以下方面： 1. **图像压缩**：通过保留较大的几个奇异值，并忽略较小的奇异值可以有效地实现图像数据的压缩，同时保持图像的主要特征。 2. **去噪**：通过对SVD分解后的结果进行适当的阈值操作，能够有效去除噪声。小的奇异值通常对应于不重要的细节或噪声部分，在重构时被舍弃掉。 3. **恢复与增强**：利用逆向操作SVD可以修复模糊、光照不足等问题，从而提高图像的质量和清晰度。 4. **分割处理**：在进行图像分析的时候，通过观察不同区域的奇异值分布情况来识别不同的区块有助于实现更精确地图像分割工作。 5. **编码优化**：选取部分重要的奇异值得以创建出更加高效的压缩方案，在减少存储空间的同时提高传输效率。 6. **特征提取**：SVD技术还可以用于从图像中提取关键特征，这对计算机视觉中的对象识别和分类任务非常有用。 文件内的Block-SVD-master子目录可能包含了分块SVD的具体实现代码。这种方法通过将大矩阵分解为小的可处理单元来降低计算复杂度，特别适合于大规模数据集的应用场景。 综上所述，SVD在图像技术领域中发挥着重要的作用，不仅可以帮助我们进行高效的压缩操作还能用于去噪、恢复和特征提取等任务。掌握这一理论知识并将其应用于实践中将极大地提升问题解决能力。此代码库为学习者提供了良好的实践平台，并且对于深入研究SVD的应用具有非常高的参考价值。
     
  • 奇异值分解(SVD)算法
    优质
    奇异值分解（SVD）是一种强大的线性代数工具，在数据压缩、推荐系统及自然语言处理等领域有广泛应用。它能将矩阵分解为奇异向量和奇异值，便于分析和操作复杂的数据集。 SVD（奇异值分解）算法及其评估、SVD应用以及最小二乘配置的SVD分解解法。
     
  • SVD分解资源包_SVD_decomposition_svd_java_svd...java
    优质
    本资源包提供多种编程语言下的SVD（奇异值分解）实现代码，包括Java等，适用于数据压缩、推荐系统等领域。 Singular value decomposition. 这段文字非常简短，并无额外需要删除的信息如链接、联系方式等，因此无需改动。如果要扩展一下内容的话可以这样描述： Singular Value Decomposition (SVD) is a fundamental matrix factorization technique in linear algebra with wide-ranging applications, particularly in data analysis and signal processing. It decomposes any given m×n matrix A into three matrices: U, Σ, and V^T such that A = UΣV^T. The utility of SVD lies in its ability to reduce dimensionality while retaining important information from the original dataset.
     
  • 基于QR-SVD算法的张量CP分解-MATLAB实现：利用QR与SVD提升数值稳定性
    优质
    本研究介绍了一种基于QR-SVD算法优化张量CP分解的方法，并提供了MATLAB实现代码。此方法通过结合QR和SVD技术，显著增强了计算过程中的数值稳定性，为大数据分析提供了一个有效的工具。 svd算法的matlab代码包括cp-als-qr-svd函数，该代码基于Sandia Corporation的MATLAB Tensor Toolbox中的CP_ALS函数。引用者是Brett W. Bader、Tamara G. Kolda等人。此函数位于MATLAB Tensor Toolbox 2.6版中，在线提供，日期为2015年2月。cp_als_qr函数使用QR分解来解决CP-ALS算法中的张量CP分解问题，以提高数值稳定性。而cp_als_qr_svd函数进一步利用奇异值分解（SVD）技术提升计算的稳定性和精度。这是我在Wake Forest University计算机科学荣誉项目的一部分内容。
     
  • C++中的奇异值SVD分解
    优质
    本文将介绍在C++编程语言中实现奇异值分解(SVD)的方法和技巧，帮助读者理解并应用这一重要的线性代数技术。 核心代码来源于《Numerical recipes》，生成的对角阵并删除了多余的0行，与MATLAB中的[U,S,V] = svd(A,econ)功能相对应。详情可参考 MATLAB官方文档关于svd函数的描述。