奇异性

基于稀疏表示的奇异值分解（SVD）算法是个挺有意思的算法，尤其适用于图像、机器学习等领域。这个 PPT 内容相当丰富，得蛮生动的，你快速理解 SVD 的核心概念和应用。虽然理论部分稍显复杂，但通过图解和实例，多细节都能轻松理解。如果你对图像压缩、特征提取之类的技术有兴趣，这个 PPT 会是个不错的学习资源哦。

矩阵位移法的各向异性，用 Matlab 搞定其实还挺顺手的。这份代码资源专门 SPT 轨迹，搞多尺度下的各向异性，连 HMM 分类和 MSD 拟合也都打包好了，实用性高。 多时间尺度的 SPT 数据流程，设计得还挺清晰。比如你拿到 U2OS C32 Halo-hCTCF 的例子数据，只需要打开MergeQC_SPT_data.m，点一下运行，就能把多个细胞的数据合并+质量控制。 代码整体结构也蛮合理，分了两部分：前面是时空各向异性，后面是 HMM-MSD 分类的东西。如果你在研究核区结构、分子轨迹之类的东西，这套代码帮你省不少事。 还有一点值得提一下，作者参考的是 eLife 那篇“DNA 介

SBVP 1.0 包提供了求解奇异边值问题的工具，形式为 y'(t) = f(t,y(t))，其中 f 可能包含奇点。该包使用搭配方法进行求解，并提供误差估计和自适应网格选择功能。

本存储库提供了用于计算抵抗运动后心率变异性和神经肌肉表现的脚本。脚本处理测力板、功率和心率数据，通过统计和机器学习工具箱进行分析。该代码已通用化以适用于不同项目需求。

基于奇异值分解的手写体辨识技术，仅供学术交流使用，请勿用于商业或其他非学术用途。如需其他用途，请先私信联系我。

该项目提供了一种利用奇异值分解来评估图形和数值图像质量的方法。

奇异值分解（SVD）是线性代数中一种非常实用的工具，被广泛应用于多个领域。随机奇异值分解则是一种能够快速计算SVD的算法。

MATLAB 的心电图工具用过不少，Badheart算是比较让我惊喜的一个，是做 HRV 和呼吸数据的时候，功能还挺全。数据导入支持 ASCII、二进制，load或者textscan随便你挑，格式兼容性也不错。 心电图的数据噪声比较多，像电源干扰啊、肌电信号什么的，用 MATLAB 的滤波器搞搞就能得干干净净。常用的低通、高通、带通滤波器都能用，Badheart在这方面集成得挺方便。 你要是想做心率变异性（HRV），它内置了对 RR 间期的提取和频域、时域指标的计算，像SDNN、LF、HF这些，算起来也挺快。尤其适合搞生理数据研究或者临床的朋友。 心搏检测这块，它支持自动 R 波识别。不管你是

想做时间序列预测？用奇异谱方法（SSA）试试吧！这是一种纯数学的时间序列向后预测方法，简单易用，又能给出不错的预测效果。我自己也试过，做了一些测试，结果还蛮惊艳的。不过，需要注意的是，它对非平稳序列和长时序的预测效果还不完全确定，所以你可以在自己的项目中验证一下，看看是否适合。毕竟，方法再好，也得合适才行！我整理了实现代码，感兴趣的可以拿去试试。另外，如果你对时间序列预测有兴趣，下面这些资源也有。你可以看看：时间序列预测法、MATLAB 时间序列预测方法概述，它们都挺实用的。

这段Matlab代码用于对非奇异矩阵进行上-海森堡矩阵分解，虽然计算量较大约为n^3级别，但仍能完成分解任务。