利用控制不等式这一工具证明了关于半正定矩阵、规范矩阵和一般矩阵的迹、奇异值和对角元素之间的一系列不等式。
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通过对图像进行奇异值分解,将一幅图像转换成只包含几个非零值的奇异值矩阵,实现图像压缩。
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本文主要从虚轴的角度确定矩阵奇异值的包含区间,改进了[1]~[2]之相应结果。
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比方说,如果使用关于人的元素,那些关于这个人的单值信息就是潜在的属性。
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当两组讯号次空间相同时,奇值等于一:当二者频率渐远时,奇值则随之下降趋于零。
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应用奇异值欧氏距离作为两幅图像相似程度的度量尺度从而实现轴承的故障诊断。
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考虑了矩阵奇异值的相关问题,研究了其极值性质,并得出了一些特殊情形下的结果。
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some estimates of the singular values of products of quaternion rectangular matrices
四元数长方矩阵乘积的奇异值估计
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基于瞬态极化时频分布及奇异值特征提取的雷达目标识别
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restructuring the rotation invariance of singular values for image recognition
图像矩阵奇异值旋转不变性的重建
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