经过 SVD 后,每个具有 480 个元素,每个具有 423 个元素。为了使用前 30 个奇异值重建图像,我们只需要保留前 30 个、和,这意味着只需要存储 30×(1+480+423)=27120 个值。这大约是原始图像所需值数量的 13%。因此,通过使用 SVD,我们可以得到原始图像...
我对singular.c进行了修改,svdcmp.c未修改,从而可以计算任意M*N矩阵。主要是发现了一个解决途径,在下面的代码中有作注释。因为对该算法研究不深入,不能保证一定正确,但测试了6组数据,本程序的运行结果与Matlab的运行结果是一致的。 文件singular.c中已给出了2组测试数据,测试数据是3X3矩阵,可以自行更改M、N值...
4.6.2数字水印的抗压缩检测 从这个改进的算法C-SVD可以得出以下结论：•<1>密钥唯一性：不同的密钥产生不等价的水印,即对任何图像M,•<2>不可逆性：混沌序列{Xn}是不可逆的：•是不可逆的,即不能根据W<CA>逆推出来.不可逆意味着对于任何水印信号W,很难找到其它有效水印与该水印信号等价.
小波SVD系数水印转换E表示如下：CAw=E(CA)=CA+W(CA)并进行小波逆变换（重构）即得到嵌入水印的图像。在该算法中嵌入个人信息时都是以个人信息作种子采用一般的随机数生成方法来生成随机数。这不具备随机序列对初值敏感这一特性，因此有可能产生伪造图像原创作者个人信息来伪造水印现象。提出了一种改进的算法，简称C-...
奇异值分解(SVD)在降维,数据压缩,推荐系统等有广泛的应用,任何矩阵都可以进行奇异值分解,本文通过正交变换不改变基向量间的夹角循序渐进的推导SVD算法,以及用协方差含义去理解行降维和列降维,最后介绍了SVD的数据压缩原理 。 目录 1. 正交变换 2. 特征值分解含义 ...
有人知道Matlab的svd函数产生的奇异向量的符号是如何确定的吗?让我们:是实数或复数2乘2矩阵B的有效svd分解,则:也是有效的,其中c是改变一个或两个奇异向量的符号的矩阵: c = diag([1我想知道Matlab的svd算法是如何确定U和V上的奇异向量的符号的。 浏览3提问于2014-05-05得票数 4 ...
矩阵SVD分解算法,即奇异值分解(Singular Value Decomposition),是一种将任意矩阵分解为三个矩阵乘积的重要线性代数技术。下面我将详细解释SVD分解的基本概念、计算步骤以及它的应用。 一、基本概念 对于一个m×n的矩阵A,其奇异值分解可以表示为:A=UΣV′,其中: U是一个m×m的正交矩阵,其列向量称为左奇异向量。
svd算法模型原理 SVD（奇异值分解）是一种矩阵分解的方法，可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。SVD的模型原理如下：给定一个m×n的实数矩阵A，SVD将A分解为以下形式：A = UΣV^T 其中，U是一个m×m的正交矩阵，其列向量为A与A^T的特征向量；Σ是一个m×n的对角矩阵，对角线上的元素称为奇异值，且按...
机器学习算法分享——《SVD》PPT37页 机器学习算法分享——《SVD》11、获得的成功越大，就越令人高兴。野心是使人勤奋的原因，节制使人枯萎。12、不问收获，只问耕耘。如同种树，先有根茎，再有枝叶，尔后花实，好好劳动，不要想太多，那样只会使人胆孝懒惰，因为不实践，甚至不接触社会，难道你是野人。(名言...
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