说明：MATLAB code for generates SVD of channel matrix H.

说明：自己写的多分辨率SVD函数，普通SVD也包含在内，采用类似小波多分辨率分析进行SVD降噪、降维，奇异点求解

说明：用K—svd方法进行字典学习，更新字典使用OMP正交匹配法。

说明：使用PCA和SVD进行数据去噪，利用数据主要的特征向量进行数据恢复和重建

说明：ALGLIB提供以下功能： 线性代数(直接算法、求解器、EVD/SVD) 快速傅里叶变换 数值积分 内插 线性和非线性最小二乘拟合 优化 常微分方程 特殊功能 统计 (描述性统计, 假设检验) 数据分析(分类/回归，包括神经网络) 的多个精确版本线性代数, 内插和优化算法(使用MPFR浮点计算)

说明：SVD的有关资料,主要是入门的说明的,适合初学者,

说明：有关奇异值分解和特征值分解的复杂度计算比较，包含多种方法

说明：SVD奇异值分解做降维处理，主要用于降维处理，可用于图像压缩，数据融合等领域

说明：k-svd toolbox for dealing with image

说明：K-SVD图片去噪，直接运行其中quzao.m文件即可。

说明：missing data imputing by svd

说明：1.解压zip，将两个文件放在同一个文件夹 2.修改data.txt的内容，将矩阵直接复制进去 3.双击svd.py可执行程序，会在目录下生成三个文件，s_matrix、u_matrix、v.T_matrix文本文件，存储分解成的三个矩阵。 4 需要按照python3.0

说明：SVD算法：利用SVD分解的平移,旋转矩阵算法

说明：可以利用小波变换和奇异值分解实现水印的添加，以及计算水印的质量。

说明：SVD 奇异值分解用于 文本分类降维 简单明了

说明：通过SVD方法求解线性方程组向量，可用于地球用力反演

说明：不控整流电路的搭建，MATLAB simulink仿真

说明：matlab可以运行使用的增量svd代码

说明：能够对信号数据进行奇异值分解进行去除噪声然后进行FFT求解频率

说明：ksvd工具箱，有OMP工具，三种除噪方法实现demo

说明：tsvd 截断奇异值分解 相比较奇异值分解，有很好的抗干扰能力

说明：基于DCT,DWT,SVD的图像鲁棒水印算法，并在GUI界面展示

说明：SVD算法：利用SVD分解的平移,旋转矩阵算法

说明：KSVD的稀疏编码去噪的matlab版本算法

说明：主要用来对矩阵进行奇异值分解，与MATLAB有同样的效果

说明：LWI-SVD: Low-rank, Windowed, Incremental Singular Value Decompositions on Time-Evolving Data Sets

说明：Incremental Singular Value Decomposition Algorithms for Highly Scalable Recommender Systems

说明：1、读入图片，根据PGN格式的line 2 确定矩阵的大小为 28*28=784，根据line4 获取. 2、读入图片，根据PGN格式的line 2 确定矩阵的大小为 28*28=784，根据line4 获取。 3、计算平均矩阵。 4、对平均值矩阵进行SVD： 5、平均矩阵进行SVD后的前20个singular vector的输出结果。 6. 将训练集的每一张图片当成一行，形成一个矩阵，然后对矩阵进行PCA分解。 7. 这个矩阵对测试集的每张图片进行降 维，得到的图像。

说明：实现多分辨率奇异值分解程序,可用于故障诊断、消除噪声等