SVD

奇异值分解的 Fortran 实现，配套资料也齐全，适合入门和进阶学习，推荐给搞数据、图像、推荐系统的前端小伙伴们。

这段代码可以实现SVD_TLS的ARMA建模以及谐波恢复法的ARMA建模的频谱估计。

JPEG压缩的Matlab代码在DCT域中使用奇异值分解的多焦点图像融合。多焦点图像融合是一种将来自不同焦距的场景中的多个图像融合为整个区域都聚焦的图像的过程。DCT域中的图像融合方法因其时间和能量消耗低、复杂度低而非常有效，尤其在视觉传感器网络（VSN）中以JPEG格式压缩定影图像时。提出了一种低复杂度的DCT域多焦点图像融合技术，提高了输出图像质量。该方法在嘈杂条件下稳定，使用8×8输入块的奇异值分解（SVD）的奇异值计算5个最大奇异值的几何平均值，作为聚焦块检测的标准。

在MATLAB开发中，快速SVD和PCA是处理矩阵数据时常用的技术。SVD（奇异值分解）可以将任意矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中通过截断方法可以去除不重要的奇异值，达到降维的效果。PCA（主成分分析）则是通过对数据进行协方差矩阵的特征值分解，将数据从高维空间映射到低维空间，同时保留数据的主要信息。 快速SVD实现 对于大规模矩阵，可以通过快速算法进行SVD的截断，以减少计算复杂度。在MATLAB中，svds函数允许指定截断的奇异值个数，快速得到矩阵的低秩近似。 PCA降维方法 在进行PCA时，首先需要对数据进行中心化处理（减去均值），然后计算协方差矩阵并进行特征值分解。利用MATLAB中的ei

图像水印的 RDWT+SVD 组合，还挺有意思的。用的是 MATLAB，算是图像、做实验的老工具了。这套代码用了RDWT和SVD两个经典手法，一个分解图像结构，一个藏水印藏得深，挺适合做盲水印。不需要原图就能提水印，鲁棒性还不错。比如你加点噪声、缩放一下，水印率还能保住。 RDWT其实就是个变种的DWT，多方向分解图像，信息分得更细，藏水印时分布得更广，所以不容易被干掉；而SVD这边主要是动奇异值，影响小，看不出差异。两个一配合，水印隐蔽性和稳定性就都照顾到了。 源码部分也比较清晰，RDWT_SVD.zip里有完整的插入和提取流程，直接跑一下就能看效果。还带了测试图像和实验数据，用起来省心不少

Amol，Ipsit和Shlok共同编写了svd_ECG.m，这是一段MATLAB代码，用于使用奇异值分解压缩心电图信号。此外，还提供了QRS复杂检测文件，支持交互式可视化。虽然处理mitdb文件时速度较慢，但R峰检测非常精确。对于P和T波检测，使用P_and_T_delineation_250Hz.mlx文件能够预测性地检测峰值。此外，教程演示了如何导入和使用physionet数据库。

视频处理中，调整视频的光照亮度是一项常见的任务，可显著提升视觉效果，增强观看体验。深入探讨了如何利用奇异值分解（SVD）和离散小波变换（DWT）这两种数学工具来实现亮度调整。SVD能有效处理图像去噪、压缩和特征提取，通过调整矩阵Σ中的像素强度，改变视频整体亮度。而DWT则能在不同尺度和位置上捕获视频帧的频率成分，帮助分析和重构视频的亮度。文章介绍了主程序“Main_satellite_contrast.m”和算法实现“SVD_DWT.m”的配合使用，展示了如何通过多尺度分析和小波系数调整实现视频亮度的优化。

图像识别示例 本示例展示了如何使用奇异值分解（SVD）和线性判别分析（LDA）进行图像识别，基于Nathan Kutz教授的Coursera课程。该示例加载包含80只狗和80只猫的训练数据，图像为64x64的黑白格式，构成4096x80的矩阵。 运行示例时，使用Octave或Matlab（建议使用Matlab分支），在相应目录中运行main.m，将生成图形并显示测试结果。成功率应在81.25%左右，指示测试数据集的运行情况。 数据处理 加载的数据经过边缘检测处理，使用dc_edges.m方法对结果进行优化。以下是示例代码的核心逻辑：1. 读取训练数据并进行矩阵化处理。2. 对图像进行边缘检测以

这个存储库包含一些简单的Matlab代码，涵盖了拼凑、蛇形、DWT-DCT-SVD等多个方面。其中，基于DCT-DWT-SVD的数字水印嵌入与提取算法特别引人注目，实现了将图像嵌入到音频中，并包含了对高斯噪声、重采样和低通滤波等鲁棒性检测功能的支持。

稀疏表示的玩法里，K-SVD算是个老熟人了。它是训练字典（也就是一堆基础向量）的一把好手，用起来思路清晰、效果还挺不错。非负变体也挺实用，是你在图像、语音这些非负数据时，就会发现它蛮顺手的。K-SVD 的核心就是两个步骤：先找出每个信号的稀疏系数，再更新字典。和 K-Means 挺像，但不是搞聚类，是搞信号还原。你甚至能用它来降噪，比如配合OMP去人脸图像，效果一看就知道。它的非负版本就更细腻了，约束系数和字典都是非负的，适合图像像素、语音频谱这种不能出现负数的场景。用法也不复杂，约束多点，但也更贴合实际数据。你要是常在做图像、语音识别或者搞点推荐系统，非负 K-SVD值得你试试。还有，别忘了