条纹噪声的去除（去条纹）是遥感图像处理中的一个基本问题，对于后续应用具有重要的实践意义。 这些变分去斑方法取得了令人瞩目的结果，并引起了广泛研究的兴趣。 然而，它们中的大多数专用于从条纹图像中估计清晰的图像，在不考虑条纹的结构特征的情况下，非常关注图像本身，而条纹的结构特征很容易造成图像结构损坏，并在图像恢复中留下残留的条纹。 在本文中，我们平等地对待图像和条带分量，并将图像去块任务自然地转换为图像分解问题。 首先，我们将对条纹的结构特征进行详细分析，并提供有关遥感图像的先验知识。 然后，将它们合并，我们提出了一个基于低等级的单图像分解模型（LRSID），以将原始图像与条带成分完美分离。 这种对条带的低秩约束与以下事实完全匹配：只有部分数据矢量已损坏，而其他部分则没有损坏。 此外，我们进一步利用遥感图像的光谱信息，并将我们的2D图像分解方法扩展到3D情况。 已经对模拟数据和真实数据进行了广泛的实验，以验证所提出算法的有效性和效率。

Torch7的分解模块 主成分分析 (PCA) 白化主成分分析 (W-PCA) 线性判别分析 (LDA) 局部保护投影 (LPP) 邻里保护预测 (NPP) 快速独立分量分析 (FastICA) 约翰-亚历山大·阿塞尔 安装 克隆此存储库或下载源代码。 用法 调用decomposition = require "decomposition" ，然后是以下任何一项： decomposition.pca(x) , decomposition.lda(x, y) , decomposition.lpp(x) , decomposition.npp(x) , decomposition.fastica(x) 。 或者，您可以使用 iTorch notebook 并打开decomposition.ipynb 。 贡献 叉它！ 创建您的功能分支： git checkout

基于矩阵分解的电影推荐系统 本项目实现了陈家栋老师《推荐算法理论与实践》中的基于矩阵分解的电影推荐系统 备注十分详细，适合初学者学习

矩阵分解已经成为统计学的核心技术(Banerjee和Roy, 2014;、优化(Gill et al.， 2021)、机器学习(Goodfellow et al.， 2016);而深度学习在很大程度上是由于反向传播算法在拟合神经网络和低秩神经网络在高效深度学习中的发展。本调查的唯一目的是对数值线性代数和矩阵分析中的概念和数学工具进行一个完整的介绍，以便在后续章节中无缝地介绍矩阵分解技术及其应用。然而，我们清楚地认识到，我们无法涵盖所有关于矩阵分解的有用和有趣的结果，并且给出了这种讨论的范围的缺乏，例如，欧氏空间、厄米特空间和希尔伯特空间的分离分析。我们建议读者参考线性代数领域的文献，以获得相关领域的更详细介绍。一些优秀的例子包括(Householder, 2006; Trefethen and Bau III, 1997; Strang, 2009; Stewart, 2000; Gentle, 2007; Higham, 2002; Quarteroni et al., 2010; Golub and Van Loan, 2013; Beck, 2017; Gallier and Quaintance, 2017; Boyd and Vandenberghe, 2018; Strang, 2019; van de Geijn and Myers, 2020; Strang, 2021)

为了提高毫米波通信接收信号的可靠性，本文讨论了3D波束成形。 本文提出了一种码本设计方案，该方案可以通过使用坐标系代替球面坐标系将3D波束成形问题转换为两个2D波束成形问题。 该方案可以通过水平尺寸和垂直尺寸的两个码本的直接乘积来生成3D码本。 它降低了二维码本生成的复杂性。

强大的时频分析工具ITD附原文-Intrinsic time-scale decomposition.pdf 据说克服了傅里叶、加窗傅里叶、小波、EMD等所有时频分析方法所存在的缺点。。。值得一看。。。

计算几何大师Bernard chazelle的论文

主页： ： 一个高效且灵活的C ++库，用于执行张量网络计算。 库的基础是智能张量或ITensor。 收缩ITensor并不比乘上标量更难：匹配的索引会自动找到彼此并收缩。 这使得将张量网络图转换为正确，有效的代码变得容易。 可以在文件中找到安装说明。 引文 如果您在工作中使用ITensors.jl，请暂时引用： @misc { fishman2020itensor , title = { The \mbox{ITensor} Software Library for Tensor Network Calculations } , author = { Matthew Fishman and Steven R. White and E. Miles Stoudenmire } , year = { 2020 } , eprint = { 2007

===== 这个函数只是 Matlab 内置 SVD 函数的一个很好的包装器，它仅在二维数据集中运行。 包装器只是重塑矩阵在应用 SVD 之前和之后，输入序列 X 可以是n 维并确保输出模式 U 也是 n 维的。 ===== %POD 有多个名称（POD、SVD、PCA、...），是一种数学工具% 突出显示随机变量系列的主要模式（即， %财务测量、流体流场、结构振动、神经元% 发射模式、视频帧，以及基本上任何可以想象的东西！） %POD 工具在数据分析中非常有用，可以识别最%通过简单地执行测量复杂系统的能量模式，当它正在运行。 （但如果你已经在这里，你已经知道这一切。） ％===========输入：============= %X - 要分析的时间序列或快照。 可以是n维矩阵%(n>=2)。 第一个维度是时间/快照，所有其他维度都是% 为输出保留。 %============输

文章目录1. 奇异值分解的定义与性质1.1 定义1.2 两种形式1.2.1 紧奇异值分解1.2.2 截断奇异值分解1.3 几何解释1.4 主要性质2. 奇异值分解与矩阵近似2.1 弗罗贝尼乌斯范数2.2 矩阵的最优近似2.3 矩阵的外积展开式3. 奇异值分解Python计算 一种矩阵因子分解方法 矩阵的奇异值分解一定存在，但不唯一 奇异值分解可以看作是矩阵数据压缩的一种方法，即用因子分解的方式近似地表示原始矩阵，这种近似是在平方损失意义下的最优近似 1. 奇异值分解的定义与性质 1.1 定义 Am×n=UΣVTUUT=ImVVT=InΣ=diag(σ1,σ2,…,σp)σ1≥σ2≥…≥σp≥0