数字图像的奇异值分解

通过对图像进行奇异值分解,将一幅图像转换成只包含几个非零值的奇异值矩阵,实现图像压缩。     

矩阵的奇异值分解与标准形

本文就矩阵的奇异值分解与矩阵标准形的联系作一些探讨。把奇异值分解推广到复矩阵,并指出它的特殊情况。     

奇异值分解定理的几何意义

该文从线性映射表示矩阵的化简问题以及函数的极值问题引进矩阵的奇异值分解定理,从而解释奇异值的几何性质以及矩阵奇异值分解的几何意义.     

奇异值分解在广义逆中的若干应用

讨论了作为矩阵理论和矩阵计算最基本、最重要工具之一的奇异值分解在表示各种广义逆以及证明A+的基本性质等方面的应用.     

基于奇异值分解的曲面拟合算法

奇异值分解是一种非常重要的矩阵分解,将其应用到曲面拟合上,给出一种基于奇异值分解的曲面拟合算法,并详细介绍该方法的原理.实验结果表明,采用该算法进行曲面拟合,能得到比较满意的拟合效果.     

基于奇异值分解自适应图像压缩的优化算法

结合图像质量评价体系,在基于奇异值分解的动态压缩比优化方法的基础之上提出一种新的优化算法.该优化算法可以解决基于奇异值分解的动态压缩比优化方法中不能根据不同图像的特点对每幅图像自适应地进行图像压缩的缺陷,并能根据需求,预先设定压缩图像的质量范围,使压缩图像达到指定的压缩率或清晰度,从而满足指定的要求.经实验证明,该优化算法切实可行,具有较高的实用价值.     

基于奇异值分解的图像质量评价

分析了传统的基于灰度误差的图像质量评价算法的局限,扩展了图像质量评价的定义.考虑原始图像和畸变图像尺寸不一致的情况,提出了用奇异值分解把图像矩阵转为向量,用奇异值向量之间的夹角作为图像的质量评价指标.实验表明:提出的基于奇异值向量夹角的准则对压缩、噪声和旋转、平移、尺度等几何畸变等都具有好的性质;且适于文中扩展的质量评价的定义.最后对实验结果和人类视觉系统的主观评价进行了比较分析.     

基于奇异值分解与融合的音频盲认证算法

提出一种适用于检验音频真实性和完整性的盲音频认证方法。它采用奇异值分解(SVD)与融合技术相结合，将音频奇异值分解所得的奇异值作为不变特征，利用融合将其嵌入到原始音频中。验证时无需原始音频数据，利用融合的逆过程提取不变特征，进行匹配，达到音频认证的目的。实验结果表明，该算法不但可以有效地检测出音频中被篡改内容的位置，而且能将随机噪声同恶意篡改区分开。     

矩阵广义奇异值分解的一种算法

本文论述了一种A的B奇异值分解的算法。算法分为二大部分,首先是对矩阵(A B)进行列主元QR因式分解,将这个广义奇异值分解问题归结为具有正交列的分块矩阵(Q_1 Q_2)的CS分解问题,其次就是给出关于(Q_1 Q_2)的CS分解的计算方法,这个算法避免了[5]中的重正交化和[10]中对子矩阵的再一次SVD计算,在一定条件下它是快速的且稳定。     

矩阵广义奇异值分解的一种算法

本文论述了一种A的B奇异值分解的算法。算法分为二大部分,首先是对矩阵(A B)进行列主元QR团式分解,将这个广义奇异值分解问题归结为具有正交列的分块矩阵(Q_1 Q_3)的CS分解问题,其次就是给出关于(Q_1 Q_2)的CS分解的计算方法,这个算法避免了中的重正交化和中对子矩阵的再一次SVD计算,在一定条件下它是快速的且稳定。     

基于奇异值分解的模糊模型结构分析和精简

研究用矩阵奇异值分解方法分析一类模糊模型的结构、奇异值分布与模糊规则的关系,用模糊规则的累积贡献率指导规则的精简,以求模型的拟合精度和结构简单之间的平衡,从理论分析和仿真研究表明方法的可行性和实用性。     

基于奇异值分解的连续小波消噪方法

针对小波软阈值消噪的缺点,提出了一种基于奇异值分解的连续小波消噪方法.通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在噪声中的信号成分.通过仿真数据的对比分析和工程测试信号的应用,表明该方法适用于冲击成分信号的提取,与软阈值消噪法相比,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高.     

基于奇异值分解降噪的移动载荷识别

模型梁振动响应测试信号噪声成分较强，使得根据响应信号识别梁上移动载荷无法取得理想效果，利用测试响应的时间序列重构吸引子的轨迹矩阵，对该矩阵进行奇异值分解以剔除噪声信号，根据残余信号进行载荷识别，结果表明本方法优于以前的识别方法。     

广义Hadamard延拓矩阵的奇异值分解

定义广义行(列)Hadamard延拓矩阵的概念,分别建立广义行Hadamard延拓矩阵和广义列Hadamard延拓矩阵与母矩阵的奇异值和奇异向量之间的定量关系.对m×n阶母矩阵进行k次行和列延拓,所得延拓矩阵的奇异值分别是母矩阵奇异值的(km+1)(1/2)和(kn+1)(1/2)倍.作为应用,分别给出行和列Hadamard延拓矩阵的Moore-Penrose逆.最后举例验证所得结果.     

基于奇异值分解和模拟进化的漏磁缺陷识别

通过建立离散磁偶极子模型,利用奇异值分解和进化选择迭代计算被检区域内磁荷影响量的大小分布,作为缺陷是否存在的判决依据,实现了漏磁检测中缺陷的识别问题,通过设定缺陷的仿真计算,取得满意的结果,该方法对表面缺陷的定量计算也有借鉴意义．     

基于奇异值分解变换的数据压缩方法探讨

讨论了利用奇异值分解(SVD)变换算法进行图像压缩的可能性,澄清了采用SVD变换进行图像压缩的一种错误观点.对3种采用SVD变换进行数据压缩的方案进行了进一步的研究与分析,证实了将SVD变换应用于数据压缩领域的可行性.     

基于奇异值分解的长序列图象运动估计

将刚体目标的运动表示为一个匀速旋转且旋转中心做匀加速平移的模型，由此构造出一个由长序列立体图象、基于奇异值分解（ＳＶＤ）求解运动模型参数的线性算法．另外，文中给出了计算机模拟结果和解的唯一性分析．     

广义共轭延拓矩阵的奇异值分解

定义广义共轭延拓矩阵的概念,利用复矩阵的实分量矩阵,分别建立广义行共轭延拓矩阵和列共轭延拓矩阵与其母矩阵的实分量矩阵的奇异值和奇异向量之间的定量关系.所得行或列延拓矩阵的奇异值等于母矩阵的实分量矩阵奇异值的2~(1/2)倍,相应的右或左奇异向量矩阵是实正交矩阵.