说明：基于SVD的人脸识别，可以直接计算出识别正确率

说明：svd 歧义值分解代码很好用的啊 下来看看吧

说明：奇异值分解的matlab程序，可以利用此svd程序对一维信号进行除噪运算。

说明：一系列展示图像压缩技术的源代码。包括有：使用块截断编码的图像压缩(Block Truncation)、基于高斯金字塔变换的图像压缩(Gaussian Pyramids)、基于离散余弦变换对图像压缩(Discrete Cosine Transform)、基于奇异值分解(SVD)的图像压缩(Singular Value Decomposition)。给出的代码还可以用于2D图像噪声消除

说明：详细介绍OFDM仿真过程,包括信源的产生,信道的加入,编码解码以及LS,MMSE,SVD三种信道估计方法

说明：一种计算高阶矩阵奇异值分解的FPGA实现方法。

说明：2X2 matrix s SVD used Cordic

说明：详细介绍了奇异值分解中非奇异矩阵的性质结构，对研究奇异值分解的人可能有用

说明：自己编写的奇异值分解程序，希望与大家交流一下

说明： 谐波恢复的ARMA建模算法(基于SVD-TLS)（张贤达《现代信号处理》）。当谐波信号为复谐波的时，该算法仍然适用。但该程序中没有给出具体的实现。

说明：SDL Component suite for D6 SDL 组建是一套支持科学和工程计算的工业控件集，有10万行源码，50个例程. 3D 数据， 3D 数据，地图集，原子符号，β函数的情节的旋转，校验扫描的图像， CAS 登记号码，图表，颜色选择， 常量和兑换率，轮廓绘制，化学结构，化学数据，化学公式，Ｘ分配，群聚，转换程序，曲线适合， 地理数据，基体，图解，目录，配给，矩阵标签， eigenvectors， F-分布， FFT( 快速傅里叶变换) 小圆点的决定因素的数据库， 先进先出，文件和磁盘进入，γ函数，地理地图集，地理地图，坡度填补， grep，同位素， Kohonen 神经网络， KNN( k 最近邻) ，标签开动网络浏览程序，列举意见，地图，数学，矩阵，仪表展示， MLR( 多线性回归)， 分子公式，神经网络，正规分布，数值的输入，数字标签，数字桌子编辑程序，元素周期表，极地的图解， PCA( 主成分分析)，发展酒吧，配给，随便发电机，回归， RLE( 行程编码)，数据的轮流的quantiles， 科学图表， scrollable 展示，清除，花键，棋盘式分照表，统计，溪，线矩阵，串处理技术，数据的表面情节， SVD( sigular 估价分解)， t 分配，价电子，矢量，数据， VU 米的形象化

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说明：在nvidia G80以上GPU上进行奇异值分解的程序。

说明：基于SVD的数字水印的英文资料…………，包括水印嵌入和提取算法！

说明：介绍基于改进型的SVD变换的数字水印技术算法

说明：The document describes an AP library adapted for C++. The AP library for C++ contains a basic set of mathematical functions and collection classes needed to run the programs from the ALGLIB website.

说明：compute single value decomposition of a matrix in c

说明：SVD去噪，构造的矩阵方法为对数据进行均匀分段，并对去噪前后的信噪比，均方差进行了对比。

说明：射频信号的去噪，纯净信号为数字调制的AN,FM,BPSK信号，噪声为高斯白噪声。应用SVD分解方法进行去噪。

说明：一个基于奇异值分解的数字水印源代码，其中可以实现混沌之乱和奇异之分解的数字水印嵌入

说明：矩阵运算，数值算法，vc++，奇异值分解，svd

说明：根据奇异值分解的基本原理及其特点，给出了运羽奇异值分解进行图像压缩的方法．通过简单的例子说明了该方法进行图像压缩的基本过程，给出了压缩流程．并通过MATLAB编程对实际图像进行处理，表明了该方法的有效性．

说明：用SVD奇异值分解法和阻尼最小二乘算法解决地球物理反问题，程序比较简单易懂

说明：EVD测试仪开发源码含测试图片及部分GUI开发源码

说明：采用两种方法计算PCA的程序：SVD和计算Covariance。程序包括VC++代码和Matlab代码。

说明：SVD算法：利用SVD分解的平移、旋转矩阵算法

说明：GRAPH CLUSTERING by FLOW SIMULATION.pdf

说明：由c语言编写的解非线性方程，线性方程组代码，包括LSQR,SIRT,SVD等算法源代码

说明：笔者自行编写的Matlab环境下的人脸识别算法小实验， 采用的是经典的PCA算法，主要内容是采用SVD方法提取出象素空间上的 PCA主分量特征，分类算法上仅是基于最小距离分类

说明：这是一个利用最小二乘法进行匹配的原码，希望对大家有用