?? 奇異值分解技術(shù)資料

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奇異值分解（SingularValueDecomposition）是線性代數(shù)中一種重要的矩陣分解，奇異值分解則是特征分解在任意矩陣上的推廣。在信號(hào)處理、統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域有重要應(yīng)用。[1]

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此為基于二代提升小波的閾值壓縮算法源碼，其中可以設(shè)置小波變換的分解層數(shù)，使用的小波名稱，及各層閾值設(shè)置計(jì)算公式中的參數(shù)。并將低頻系數(shù)轉(zhuǎn)化為十六進(jìn)制，方便在其上進(jìn)一步壓縮，如采用Huffman壓縮等，程序思路清楚，附有完整的注釋，可以使用多種小波，并且很好得體現(xiàn)了二代小波的思想，對(duì)于初學(xué)小波者幫助很大...

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優(yōu)點(diǎn)：1.對(duì)于信噪比高的信號(hào)濾波效果好； ％ 2.對(duì)于邊沿的保護(hù)強(qiáng)過(guò)閾值濾波，不會(huì)產(chǎn)生閾值濾波情況下的過(guò)于平滑與Gibbs現(xiàn)象。 ％缺點(diǎn)：1.由于對(duì)邊沿信號(hào)沒(méi)做任何處理，所以邊沿可能會(huì)有脈沖噪聲保留下來(lái)； ％ 2.計(jì)算相關(guān)系數(shù)中，如果計(jì)算出來(lái)的小波系數(shù)點(diǎn)位置偏差大，則相關(guān)系數(shù)計(jì)算受影響； ％...

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經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）方法（平穩(wěn)化過(guò)程）是一種全新的處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)序列的方法，其基本思想是：假如一個(gè)原始數(shù)據(jù)序列X(t)的極大值或極小值數(shù)目比上跨零點(diǎn)（或下跨零點(diǎn)）的數(shù)目多兩個(gè)（或兩個(gè)以上），則該數(shù)據(jù)序列就要進(jìn)行平穩(wěn)化處理...

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