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学术名片首页新闻博客人才会议基金论文视频小柯机器人帮助Help粉丝评论@我提醒我的博客博文奇异值分解(SVD)---线性变换几何意义已有41439次阅读2013-6-1412:51...
EWT分解和SVD消噪在轴承故障诊断中的应用.针对经验模态分解在轴承的故障诊断中存在着固有模态函数频谱繁多杂乱的问题,提出了一种基于经验小波变换(empiricalwavelettransform(EWT))和奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)相结合的轴承故障诊断方法.该方法首先...
奇异值分解(Thesingularvaluedecomposition)该部分是从几何层面上去理解二维的SVD：对于任意的2x2矩阵，通过SVD可以将一个相互垂直的网格(orthogonalgrid)变换到另外一个相互垂直的网格。.我们可以通过向量的方式来描述这个事实:首…
摘要：奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。.就像是描述一个人一样，给别人描述说这个人长得浓眉大眼，方脸，络腮胡...
将其中的N个商品推荐给用户。2.3基于SVD的推荐算法SVD（SingularValueDecomposition，奇异值分解）是线性代数中的一种重要的矩阵分解。SVD模型是一种非常简单有效的模型，它最早主要被用来为矩阵降维[15]，从而减少计算量。
有关奇异值分解的论文集，包括奇异值分解的原理介绍及应用。其中包括奇异值分解在数字水印及水印图像的...矩阵奇异值分解(SVD)及其应用PCA主成分分析是降维的常用方法，再网上搜了几篇文章，不少过于学术，读到这篇通俗易懂，转载共...
【学术论文】基于奇异值分解和小波包分解的故障检测目前，随着我国航空航天科学技术的发展，尤其是空间推进技术的大力发展，航天器空间模拟实验对实验设备的要求正在逐步提高。而超低温...
B是234*7的矩阵，234个化合物，7个变量，我想要得到第一主成分和第二主成分的得分，我用奇异值分解法，利用这个函数=svd(B)，我想问一下，得到的U矩阵的第一列和第二列是不是就是第一主成分和第二主成分的得分？万分感谢
本文关键词：基于GPU平台的SVD并行计算研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。【摘要】：矩阵的奇异值分解作为一种重要的矩阵分解,在数学、物理学、医学、工学等学科和领域具有广泛的应用背景。矩阵奇异值分解数值计算的研究由来已久,其中,计算速度和精度是该项研究的基本内容,近几十年…
利用基于奇异值分解的自适应混合阈值去噪算法,对大量自然图像进行了去噪增强处理。.实验结果表明,本文提出的算法在主观视觉效果和客观量化指标上,与一些相关的先进去噪算法比较,有一定的提高。.本论文的研究进一步加强了计算数学和信息科学的协同...
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EWT分解和SVD消噪在轴承故障诊断中的应用.针对经验模态分解在轴承的故障诊断中存在着固有模态函数频谱繁多杂乱的问题,提出了一种基于经验小波变换(empiricalwavelettransform(EWT))和奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)相结合的轴承故障诊断方法.该方法首先...
奇异值分解(Thesingularvaluedecomposition)该部分是从几何层面上去理解二维的SVD：对于任意的2x2矩阵，通过SVD可以将一个相互垂直的网格(orthogonalgrid)变换到另外一个相互垂直的网格。.我们可以通过向量的方式来描述这个事实:首…
摘要：奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。.就像是描述一个人一样，给别人描述说这个人长得浓眉大眼，方脸，络腮胡...
将其中的N个商品推荐给用户。2.3基于SVD的推荐算法SVD（SingularValueDecomposition，奇异值分解）是线性代数中的一种重要的矩阵分解。SVD模型是一种非常简单有效的模型，它最早主要被用来为矩阵降维[15]，从而减少计算量。
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【学术论文】基于奇异值分解和小波包分解的故障检测目前，随着我国航空航天科学技术的发展，尤其是空间推进技术的大力发展，航天器空间模拟实验对实验设备的要求正在逐步提高。而超低温...
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利用基于奇异值分解的自适应混合阈值去噪算法,对大量自然图像进行了去噪增强处理。.实验结果表明,本文提出的算法在主观视觉效果和客观量化指标上,与一些相关的先进去噪算法比较,有一定的提高。.本论文的研究进一步加强了计算数学和信息科学的协同...
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