SVD函数在Matlab中的应用及示例代码

最新推荐文章于 2025-05-28 12:22:38 发布
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文章标签： matlab 算法 开发语言 Matlab
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本文详细介绍了Matlab中的SVD函数，包括其语法和使用方法，并通过一个3×3矩阵的示例展示如何进行奇异值分解。此外，还探讨了SVD在图像压缩中的应用，帮助理解如何利用SVD处理矩阵数据并提取信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SVD函数在Matlab中的应用及示例代码

奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种常用的矩阵分解技术，广泛应用于信号处理、图像处理、数据压缩等领域。在Matlab中，我们可以使用内置的svd函数来进行矩阵的奇异值分解。本文将详细介绍SVD函数的用法，并提供相应的示例代码。

SVD函数的语法如下：

[U, S, V] = svd(A)

其中，A是待分解的矩阵，U、S和V分别是SVD分解得到的左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵。

接下来，我们将通过一个简单的示例来演示SVD函数的用法。假设我们有一个3×3的矩阵A：


                

                
                
        

    

  


        

            

                

                

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SVD算法的MATLAB实现代码

				
			

			

				

					01-14
				

			

		

		

			
				
svd算法的MATLAB实现，有完整的界面，可以手动设置阈值，属于课程资源。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
SVD算法的MATLAB代码

				
			

			

				

					02-18
				

			

		

		

			
				
SVD算法。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
MATLAB中的奇异值分解（SVD）详解与应用

					
最新发布

				
			

			

				

					weixin_42300144的博客
				

				

					05-28
					
					653
					
				

			

		

		

			
				
SVD在图像和信号处理领域展现了其强大的功能。它不仅在图像压缩和信号去噪中发挥着重要作用，而且在频谱分析和模式识别等更广泛的信号处理问题中也有着广泛的应用前景。通过利用SVD的数学特性，可以实现信号的有效表示和处理，从而在众多应用中提高性能和效率。在机器学习模型中，数据通常以矩阵的形式出现，其中行代表样本，列代表特征。处理此类数据的一个主要挑战是高维度和数据噪声。SVD作为一种矩阵分解技术，可以将原始矩阵分解为三个低秩矩阵的乘积。这使得我们能够去除噪声，提取最重要的特征，并在降维的同时保留数据的结构。

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB中基于SVD的图像压缩技术实现

				
			

			

				

					weixin_42511832的博客
				

				

					04-28
					
					942
					
				

			

		

		

			
				
MATLAB是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言，它集成了高级矩阵运算、数据可视化和交互式操作于一体。SVD图像压缩的实现要求我们熟练配置MATLAB环境。首先，需要安装最新版本的MATLAB软件，然后添加必要的工具箱。通常，图像处理和信号处理工具箱是进行SVD图像压缩实验必需的。在配置环境时，请确保您的计算机满足以下要求：- 操作系统：Windows、MacOS 或 Linux。- 处理器：支持多核处理，推荐使用至少双核处理器。- 内存：至少8GB RAM，推荐16GB或更高。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
matlab中svd函数用法总结

					
热门推荐

				
			

			

				

					
				

				

					05-30
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
1、帮助文档

svd

Singular value decomposition


Syntax

s = svd(X)
[U,S,V] = svd(X)
[U,S,V] = svd(X,0)
[U,S,V] = svd(X,'econ')



Description


The svd command computes the matrix singu

			
		

	





	

		

			

				
					
【图像压缩】在 MATLAB 中使用奇异值分解 （SVD） 进行图像压缩（Matlab实现）

				
			

			

				

					你的Matlab小助手
				

				

					06-06
					
					559
					
				

			

		

		

			
				
这种方法利用SVD将原始图像矩阵分解为三个矩阵的乘积，然后通过保留较大的奇异值来近似重构原始图像，从而实现图像的压缩。使用SVD将图像矩阵分解为三个矩阵的乘积，然后通过截断奇异值来近似重构原始图像。[1]朱路,邬雷,王定坤,等.基于零值域分解的深度图像压缩感知重建[J/OL].工程科学与技术:1-12[2024-06-06].http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1773.TB.20240604.1700.011.html.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

			
		

	





	

		

			

				
					
svd.rar_SVD_SVD_ MATLAB_SVD特征提取_特征提取

				
			

			

				

					07-15
				

			

		

		

			
				
这个"svd.rar"资源中的"svd.m"文件很可能是实现上述过程的MATLAB代码，你可以进一步研究和应用到自己的项目中，以实现高效的人脸特征提取。通过理解和掌握SVD，你将在机器学习和图像处理领域更进一步。

			
		

	





	

		

			

				
					
SVD降噪,svd降噪原理,matlab

				
			

			

				

					09-10
				

			

		

		

			
				
在MATLAB中，可以使用`svd`函数对矩阵进行奇异值分解，`squeeze`函数去除单行或单列的矩阵，`diag`函数创建对角矩阵，以及`*`运算符进行矩阵乘法。以下是一个简单的SVD降噪MATLAB代码示例：  ```matlab % 读取振动...

			
		

	





	

		

			

				
					
svd算法matlab代码-SpaRCS:水疗中心

				
			

			

				

					05-27
				

			

		

		

			
				
在MATLAB代码中，它可能包含一系列优化算法，用于在高维数据中找到稀疏表示，这在压缩感知（Compressive Sensing）等领域有重要应用。  5. **系统开源**：SpaRCS的开源性质意味着研究者和开发者可以自由地访问和修改...

			
		

	





	

		

			

				
					
压缩包中含有利用MATLAB实现SVD算法的程序代码

				
			

			

				

					06-19
				

			

		

		

			
				
标题中的“压缩包中含有利用MATLAB实现SVD算法的程序代码”表明了这个资源是关于在MATLAB环境中实现奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的一种具体应用。MATLAB是一种强大的数学计算和编程环境，常用于...

			
		

	





	

		

			

				
					
matlab_svd.m

				
			

			

				

					10-28
				

			

		

		

			
				
matlab程序，自己写的矩阵奇异值分解。不是调用matlab的函数。
matlab程序，自己写的矩阵奇异值分解。不是调用matlab的函数。
matlab程序，自己写的矩阵奇异值分解。不是调用matlab的函数。

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB SVD

				
			

			

				

					03-20
				

			

		

		

			
				
压缩包中含有利用MATLAB实现SVD算法的程序代码

			
		

	





	

		

			

				
					
matlabsvd源代码-pixelsne:像素

				
			

			

				

					05-28
				

			

		

		

			
				
Matlab
svd源代码安装
在Linux或OS
X上，使用以下命令编译源代码：
sudo
g++
ptree.cpp
pixelsne.cpp
LargeVis.cpp
-o
pixelsne
-O2
-I
/usr/include/boost
-lboost_thread
-lboost_system
-lm
-pthread
-lgsl
-lgslcblas
-Ofast
-march=native
-ffast-math
该可执行文件将被称为pixelsne
。
用法
该代码附带了Matlab的包装器。
这些包装器将您的数据写入一个名为data.dat的文件，运行pixelsne二进制文件，并读取该二进制文件生成的结果文件result.dat
。
演示在Matlab中的用法：
load(filename);
numDims
=
2
;
pcaDims
=
50
;
perplexity
=
50
;
theta
=
.5
;
alg
=
'
svd
'
;
p_method
=
0
;
bins
=
512
;
map=fast_pixelsne(digits
'
,
num

			
		

	





	

		

			

				
					
svd算法matlab代码-CSIQ_objective:CSIQ_objective

				
			

			

				

					05-27
				

			

		

		

			
				
svd算法matlab代码CSIQ_objective
该软件可在CSIQ图像数据库[1]上提供以下客观指标的计算：MSE，SNR，PSNR，PSNR-HVS，PSNR-HVS-M，UQI，SSIM，MS-SSIM，M-SVD，QILV，IFC，
VIF，VIFp，FSIM，IW-MSE，IW-PSNR，IW-SSIM，WSNR，VSNR，DN。
从本文档末尾的参考文献中的实现中获取代码。
该软件还针对主观得分绘制结果（1-DMOS）进行比较，并在CSIQ数据库中计算客观结果与主观评级之间的皮尔逊相关系数。
绘图与.png文件保存在同一文件夹中。
使用VQMT软件计算PSNR-HVS，PSNR-HVS-M和VIFp结果[2]。
需要安装OpenCV库（）才能运行VQMT。
仅需要core和imgproc模块。
前提条件
MATLAB（2013年以来的版本）
用法
将所有文件夹和文件下载到本地文件夹。
在MATLAB中调用computeObjective.m。
CSIQ视频数据库结果
在CSIQ视频数据库上计算VQM和VMAF指标[13]。
VQM是使用可在处获得的VQM软件计算的。
使

			
		

	





	

		

			

				
					
svd算法matlab代码-Tensor_codes:用于计算各种张量分解的MATLAB代码

				
			

			

				

					05-27
				

			

		

		

			
				
svd算法matlab代码张量代码
用于计算各种张量分解的MATLAB代码。
大多数共享代码都没有经过优化，只能用来检查提出的新张量分解模型的可行性。
大多数算法也基于交替最小二乘的变体。
最近更新：21/02/2019
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内容
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-
-
-
1
/基于字典的分解
一组使用CPD模型分解张量的函数，其中一个因素存在于大量已知组件字典中。
a）M2PALS：可以使用多个词典，每个词典要选择的原子数都有界限。
b）MPALS：张量T的CPD中的因​​子A为A
=
D（：，K），K为一组同名异形。
具有贪婪和灵活的算法。
c）ProxOp：l_1和l_∞引起的矩阵范数，python和Matlab代码的近邻运算符均可用。
Python代码以更优化的方式实现。
2
/耦合分解
a）CCP：弹性耦合张量分解。
b）NNP2：在耦合模式下具有非负约束的灵活耦合的PARAFAC2。
c）注册CP：即将推出
3
/约束张量数据的压缩和加速约束
a）PROCO-ALS：快速的非负张量PARAFAC
/规范多态分解。
压缩基于随机SVD。
4
/非线性张量分解
a）NLFD：非线性荧光分

			
		

	





	

		

			

				
					
SVD图像处理（MATLAB）

				
			

			

				

					计算机视觉之光
				

				

					04-03
					
					642
					
				

			

		

		

			
				
使用SVD处理图像模拟演示。

			
		

	





	

		

			

				
					
MATLAB SVD函数

				
			

			

				

					长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
				

				

					03-11
					
					1940
					
				

			

		

		

			
				
原文地址：SVD 函数">MATLAB SVD 函数作者：小周>> a=[1 2 3 4;5 6 7 8;9 10 11 12;2
4 6 7.99999];
[u,s,v]=svds(a)
u =
  
0.19309325290913 
-0.39372991088164  
0.80064042247500  -0.40824829032397
  
0.47876392522628  
0

			
		

	





	

		

			

				
					
matlab中函数svd是什么意思

				
			

			

				

					m0_37665485的博客
				

				

					10-17
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法，但是它比QR 分解（QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵。）法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵，而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。
使用SVD分解法的用途是解最小平方误差...

			
		

	





	

		

			

				
					
数字滤波器项目源码：linpack svd在matlab的应用实例

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
在标题中提及的"linpack svd源码 matlab"和"matlab源码之家"表明，我们讨论的可能是将LINPACK和SVD算法的C语言源码集成到Matlab环境中，或者是在Matlab中实现相关算法的示例代码。这对于学习Matlab编程和深入理解...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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