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  1. 基于图像特征的图像哈希算法及实现

  2. 在本文中，我们提出了一种新的哈希提取方案，主要依赖图像 Harris 稳健角点和图 像频谱来构造，故兼有两者的优势。由角点提取的哈希部分对较大的几何操作具有很强 的鲁棒性。但是，对于高斯噪声、滤波等不改变图像内容的常规操作，鲁棒性并不理想。 当遭遇相对较大的几何操作时，提取的这部分哈希分量变化不明显。这部分提取的主要 步骤是：首先选取稳健 Harris 角点，对角点周围信息进行奇异值分解，然后编码生成哈 希分量。一般来说，图像内容发生变化，哈希分量也会随之变化。 与此同时，另一部分的哈希分量由

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-06-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：l1w1w1

  1. 奇异值分解

  2. 解析SVD的物理意义

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-06-18
    • 文件大小：550912
    • 提供者：on_theway10

  1. 航向测量系统中三轴磁传感器标定的等效两步法.pdf

  2. 航向测量系统中三轴磁传感器标定的等效两步法.pdf,针对航向测量系统中三轴磁传感器误差参数标定问题提出了等效两步法。通过奇异值分解将测量模型等效为一组坐标变换，分析误差参数的几何意义及等效变换方法的意义与特点，依据几何意义将标定过程分为两步进行，即等效传感器坐标系标定及等效非对准标定。利用椭球面方程系数计算等效传感器坐标系误差参数，明确椭球法标定参数的几何意义；应用主成分分析法进行等效非对准标定，分析传统主成分分析法产生符号错误及非正交问题的原因与影响，并研究符号修正与正交修正方法。等效两步法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38744153

  1. 奇异值分解的几何意义.pdf

  2. 在改进 了矩 阵奇异值分解 的方法基础上 ，通 过探究矩 阵奇异值分解的几何意义 ，进一步 揭示 了内积空间上 线 性 映射 的本 质 ．

  3. 所属分类：机器学习

  1. 保研线代复习.pdf

  2. 线性代数复习，保研用，课程考试复习请勿使用！未经允许请勿转载或用作商业用途！ 本次重新下调了下载积分。6.逆矩阵性质:(AA)=1/入+A(AB)2=BA2(A)=(A)21A=|A 7.伴随矩阵A:A中各元的代数余子式转置后组成的矩阵 性质: 1)A=|A|A(基本性质) 2) AA=AA=AJE 3)|A'|=|A|"- 4)(A)*=(A+)(A-)=(A) 5)(AB)”=B′A 6)(A+)*=|A-A 7)R(A)=n,则R(A)=n R(A)=n-1则R(A)=1 R(A)(E

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-10-05
    • 文件大小：673792
    • 提供者：qq_38633884

  1. 使用会话抖动范式对听觉诱发电位进行去卷积的初步研究

  2. 客观的。 在听觉诱发电位（AEP）的高刺激率研究中，基于刺激发作异步（SOA）的抖动策略，已经开发了反卷积技术来解开重叠的响应。 这项研究研究了使用会话抖动策略的另一种去卷积方法（多速率稳态平均去卷积，MSAD），其中，在不同SOA处记录的稳态响应足以导出瞬态AEP。 方法。 建立了线性变换模型以解决反卷积问题，并通过奇异值分解探索了变换矩阵的数学性质，这表明需要使用正则化技术来解决矩阵的不适状态。 主要结果。 与通常称为连续循环平均反卷积的经典SOA抖动方法相比，通过合成和实验数据评估的性能均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38677505

  1. 分组奇异值分解的反向半色调

  2. 逆半色调的目的是指从两级半色调图像重建高质量的灰度图像。 但是，从半色调版本重建连续色调图像的方法非常不确定，这使该技术非常困难。 在本文中，我们提出了分组奇异值分解（G-SVD），这是一种新颖的方法，该方法首先将相似的图像块分组为输入，然后表征输入空间中数据密度达到峰值的低维区域。 通过将通过G-SVD公式化的约束添加到逆半色调中，可将噪声与有意义的内容分离开来，并提高非局部图像斑块的相似性。 我们的实验表明，所提出的方法可以提高重建结果的视觉质量，并且在视觉效果上优于现有技术。 客观和主观测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38577261

  1. 基于SVD的周期干净信号快速分解

  2. 文中提出了一种利用SVD将周期干净信号进行快速分解的方法。该方法首先利用SVD将带噪声的周期源信号进行降噪，然后将降噪后的周期干净信号进行SVD，并将奇异值按主频个数进行两两分组，由此依次还原出各个子信号序列（子信号个数=主频个数）。接下来，对各个子信号序列进行三角函数拟合，从而得到各个子信号的拟合函数。最后将各个拟合函数进行累加，从而得到降噪后的周期干净信号的拟合函数表达式。经实例验证，该方法实践效果较好，对于工程应用有着一定的实际意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38660813

  1. 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）

  2. 文章目录1. 奇异值分解的定义与性质1.1 定义1.2 两种形式1.2.1 紧奇异值分解1.2.2 截断奇异值分解1.3 几何解释1.4 主要性质2. 奇异值分解与矩阵近似2.1 弗罗贝尼乌斯范数2.2 矩阵的最优近似2.3 矩阵的外积展开式3. 奇异值分解Python计算 一种矩阵因子分解方法 矩阵的奇异值分解一定存在，但不唯一 奇异值分解可以看作是矩阵数据压缩的一种方法，即用因子分解的方式近似地表示原始矩阵，这种近似是在平方损失意义下的最优近似 1. 奇异值分解的定义与性质 1.1 定义 A

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：162816
    • 提供者：weixin_38610717

  1. 一种基于空时相关的MIMO OFDM系统信道估计算法

  2. 提出了一种基于空时相关的 MIMO OFDM 系统信道估计算法，该算法以时域最小二乘信道估计（TD-LS-CE）为初始估计，充分利用在接收端已知的空时相关性，通过最小化 FIR 窗内多符号平均意义上的信道估计均方误差（MSE），获得对初始信道估计进行空时滤波的最优权系数，并进一步利用奇异值分解的方法大大降低该信道估计算法的复杂度。最后仿真结果表明，在相同的条件下，该信道估计算法在MSE、BER 方面优于传统滑动平均（MA）信道估计算法在其最佳窗长时的性能，且在一定条件下可逼近理想信道估计性能。此

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38748555

  1. 基于矩阵分解的有向网络交叠团模糊分析与信息挖掘

  2. 为了逼近真实世界复杂网络，方向性和模糊性是不断发展的网络社团提取方法必须加以考虑的重要特性。在有向网络中研究和分析模糊社团结构具有一定的现实意义。为开发有向网络的模糊社团分析方法，本文构建了一种基于改进的非负奇异值分解法的最优化框架，用矩阵分解技术得到了有向网络中描述点团之间有向关联关系的一种新模糊度量。实验证明新度量不仅能用来提取有向网络的模糊社团，而且可用于对有向网络的社团拓扑结构做深度分析，例如分析社团之间的宏观有向关联关系，对社团间的有向连接贡献程度加以量化并提取重要节点等。城市路网含有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38745003