PCA经常被用来进行数据的奇异值分解（singular value decomposition, SVD）。样品样的特征阵列和基因样的特征基因谱都可以同时经由SVD分析获得[10,12]。
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本文以对观测数据矩阵直接进行奇异值分解为基础提出了一种正弦检测的新方法。
A new method for sinusoidal detection is presented based on the SVD of the observation data matrix.
提出了一种基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别方法。
A face identification method based on singular value decomposition (SVD) and data fusion is proposed in this paper.
用基于奇异值分解技术的消噪方法对汽车操纵稳定性试验方法转向轻便性试验数据进行消噪处理。通过仿真数据说明了该方法的有效性。
Based on singular value decomposition technique, the denoising of signals obtained in vehicle handling and stability testing is carried out. The results show the effectiveness of the method.
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