行(或列)对称矩阵的Moore-Penrose逆

证明了行(或列)对称矩阵的Moore-Penrose逆与母矩阵的Moore-Penrose逆的定量关系,给出了两种快速算法。据此可大大降低一类具有该结构矩阵的Moore-Penrose逆的计算量和存储量。     

采用EMD和奇异值分解子空间重构的信号降噪新方法

传统的奇异值降噪法对适合奇异值分解的矩阵构造及信号重构时有效秩阶次的选取缺乏具有物理意义的依据.提出一种采用EMD和奇异值分解子空间重构的信号降噪新方法,通过对EMD方法得到的各阶IMF分量构造时频矩阵进行奇异值分解,将信号的特征信息分解到各个不同的时频子空间中,根据时频子空间的特征变化,选择相应的子空间进行奇异值分解逆变换,从而实现信号降噪.对仿真合成电信号及实测机械振动信号的降噪应用,表明该方法能有效地从原始信号中提取所需的信号特征成分,具有直观的物理意义.     

行(列)反对称矩阵的奇异值分解

提出了行(列)转置矩阵与行(列)反对称矩阵的概念,研究了它们的性质,获得了一些新的结果,给出了行(列)反对称矩阵的奇异值分解的公式,它们可极大地减少行(列)反对称矩阵的奇异值分解的计算量与存储量,并且不会丧失数值精度.       

广义对称矩阵的特征问题及其奇异值分解

对于任意奇异的Hermitian矩阵A, 存在一个非平凡k次单位矩阵R使得A为k次R-对称矩阵。 给定k次单位矩阵R, 给出了k次R-对称矩阵的特征对的性质、特征多项式的计算公式和奇异值分解, 并利用此类广义对称矩阵的特殊结构将其特征问题降阶, 转化成若干个低价矩阵的特征问题来计算。     

矩阵方程求解中SVD方法的讨论

分析了利用矩阵A(A∈Crm×n),B(B∈Ctm×n)的奇异值分解来求解矩阵方程AX=C(X∈Cm×n)与AXB=C(X∈Cn×m),讨论了有解的充分必要条件,并在有解时给出了解的一般形式.对于一般的无特殊规律矩阵方程,利用其奇异值分解来求解将会十分的方便.     

实方阵的对称与正交和分裂的存在性与惟一性

证明了n阶实方阵的对称与正交和分裂定理 ,即在一定条件下 ,一个实方阵可以惟一地分裂成一个对称矩阵与一个正交矩阵之和 ,在更一般意义下 ,可惟一地分裂成一个对称矩阵与一个正交矩阵的常数倍之和。     

行(列)对称矩阵的满秩分解和正交对角分解

提出了行(列)转置矩阵与行(列)对称矩阵的概念,研究了其性质,给出了行(列)对称矩阵的满秩分解和正交对角分解公式,极大地减少了行(列)对称矩阵的满秩分解和正交对角分解的计算量与存储量,且没有降低数值精度.     

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.     

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.     

行(列)对称矩阵的Schur分解和正规阵分解

提出了行（列）转置矩阵与行（列）反对称矩阵的概念,研究了它们的性质,获得了一些新的结果,给出了行（列）对称矩阵的Schur分解与正规阵分解的公式,它们可极大地减少行（列）对称矩阵的Schur分解与正规阵分解的计算量与存储量.     

线性流形上行反对称矩阵反问题的最小二乘解及最佳逼近

运用矩阵的奇异值分解方法,给出了线性流形上矩阵方程组AX=B,XC=D的最小二乘行反对称解。对于任意给定矩阵X珟,得到了上述最小二乘解集合中的惟一最佳逼近解。     

基于DCT和SVD的图像检索算法

提出一种在子块分割和区域划分的基础上, 利用离散余弦变换和奇异值分解对图像进行特征提取的检索算法. 首先对图像进行子块分割, 利用离散余弦变换提取重要系数作为子块颜色特征, 进而对图像进行区域划分, 将每个区域中的子块颜色特征分量组成矩阵进行奇异值分解, 得到该区域的检索特征向量, 从而完成图像检索. 实验结果表明, 该算法取得了较好的查全率和查准率, 具有较好的检索效果.     

基于SVD和局部特征区域的鲁棒水印算法

为了实现数字多媒体产品的版权保护,提出一种基于图像局部特征区域的鲁棒水印方案。图像局部特征区域是利用Harris算子检测到的特征点构造得到的固定尺寸的纹理区域,具有很好的视觉掩蔽特性,同时图像特征点经过几何攻击后仍然可以保持,保证了水印隐藏位置检测的正确性。算法在每个局部特征区域利用奇异值分解操作得到的分量矩阵的特点实现水印信息的隐藏。实验结果表明,本算法能够在保证水印不可见性地同时,很好地抵抗如JPEG压缩、旋转等攻击。     

秩1扰动矩阵谱条件数的界

研究了一类秩1扰动矩阵谱条件数问题,根据原正定矩阵的特征值分解,利用秩1扰动矩阵的性质,给出了谱条件数的最大最小值。     

基于奇异值分解和叠加法的慢速小目标检测算法

在图像集同一像素位置噪声满足遍历性的条件下,分析了利用叠加法进行目标检测的可行性,在此基础上提出了一种基于叠加法的慢速小目标检测算法.首先,分析了目标不重叠、完全重叠和部分重叠时,目标合成图像和噪声合成图像的能量变化情况,分析表明随着叠加次数的增加,噪声合成图像的能量衰减快于目标合成图像,从而保证了合成图像中目标与噪声能量比的增加,为利用叠加法进行目标检测提供了可行性.其次,根据合成图像的奇异值特性,利用标准化奇异值的不均匀变化完成了目标检测.同时,仿真验证了目标合成图像和噪声合成图像的能量衰减情况,分析了叠加次数、目标尺寸与强度对目标可检测性的影响.     

矩阵方程A^T XB—B^T X^T A＝D的最小二乘解

通过矩阵对的广义奇异值分解(GSVD)技术，获得了一类矩阵方程在最小二乘意义下的解的一般形式。     

SVD法辨识同步电机数学模型结构

提出一个辨识同步电机数学模型结构的新方法。利用奇异值分解（ＳｉｎｇｕｌａｒＶａｌｕｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，即ＳＶＤ）理论，提出一个判据，据此检查从电机实际运行过程中测得的输入输出数据矩阵的奇异值，确定电机电路模型中的等效阻尼支路的数目。仿真计算和电机实际测算结果表明本方法具有好的准确性和实用性。     

基于块奇异值分解的小波域数字水印算法

根据小波变换和奇异值分解理论的原理、特点以及它们在数字水印领域中的应用优势,提出一种基于块奇异值分解的小波域水印技术.充分利用小波和奇异值分解的优点,结合JPEG方案中分块的思想,首先对宿主图像进行小波变换,对变换后的低频系数再进行块奇异值分解,选取每块中最大奇异值组成新矩阵以嵌入水印信息.在检测时,提出采用多方案水印提取算法以适应不同的攻击.实验表明,该算法对图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性.     

基于SVD的双-单端煤矿井下电缆故障定位

行波测距最重要的是时间和波速的确定。双端测距需要GPS授时系统,两端的授时误差增加了首波到达时刻的准确性。对电缆线路来说,行波的色散更加严重。而且不管单端还是双端测距,波速的确定对结果的影响都非常大。故障线路两端同时利用Hankel矩阵方式下对到达两端的电流行波进行奇异性分解(SVD)。每端分别得到首波及第二个波形到达的时间。SVD在不同的分解层上的奇异点结果不会发生偏移,克服小波变换随着分解层数增加带来的奇异点偏移缺点。波速的大小与频带关系紧密,行波信号经过小波分解再重构为多个频带的时域信号。在计算每个频带下前两个波头之间的相似度后,选取相似度最大的频带得到电缆的波速。在考虑线路时频特征对行波波速v的影响同时,提出双-单端故障测距。最后两端分别得到的故障点位置经过误差纠正算法,使得结果更加准确。     

矩阵加权Moore-Penrose逆的通式

讨论了矩阵的15种Moore-Penrose逆的通式,同时矩阵的15种Moore-Penrose广义逆作为其特殊情形而导出.