奇异值|A|=0
本科毕业论文：矩阵奇异值分解及其应用（上）-专业代笔网 关键词：奇异值；矩阵；应用需求；分解 [gap=1081]Keywords：Singular Value；Matrix；Application Requirement；Decomposition
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为了使其在低信噪比、小角度条件下对相干信号源有着更好的分辨能力和稳定性,通过时解相干重要算法--矢量奇异值(SVD)算法的研究,并针对SVD算法在低信噪比、小角度条件下分辨能力的不足,提出了一种改进的矢量奇异值算法(NSVD),即利用信号协方差矩阵...
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...我们会采用此 种方法的主要原因是它会比在系统是线性 的情况下绝大部份研究者所采用的结构化 奇异值(structured singular value)的分析 与设计方法更简单，也更能应用到非线性 系统。 现我们说明如何应用耗散理论跟微分对 局理论来解一般性非线性系统的 ∞ H ...
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...工程应用 - docin.com豆丁网 ) [8] 、相 对增益矩阵(relative gain array，RGA) [24] 、汉克尔 奇异值(Hankel singular values，HSV) [8] 、奇异值分 解(singular value decomposition，SVD) [24..
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奇异值分解 [数] singular value decomposition ; SVD ; K-SVD ; MTM-SVD
求指定的若干奇异值 svds
矩阵奇异值分解 SVD ; singular value decomposition of matrix
多个奇异值 svds
高阶奇异值分解 HOSVD
矩阵的奇异值分解 SVD ; matrix singular value decomposition ; singular vector decomposition
矩阵奇异值 singular values of a matrix ; hankelsv
归一化奇异值分解 gsvd
广义奇异值分解 GSVD ; generalized SVD
Embedding watermark in the biggest singular value by quantizing it.
通过量化最大奇异值嵌入水印，攻击性测试表明，该算法是鲁棒性较强的公开水印算法。
参考来源 - 静态图像数字水印研究The singular value decomposition plays a very important role in matrix theory and numerical linear algebra, especially in the study of generalized inverses of matrices.
奇异值分解在矩阵理论中有着极其重要的作用，尤其是在广义逆理论的研究中。
参考来源 - 奇异值分解及其在广义逆理论中的应用·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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