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Toeplizt matrix, Singluar Value Decomposition, Matrix Analysis, Compuation Algorithms
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文档详细介绍了矩阵的LU分解，对于C编程者来说，是很好的理论知识的储备。-Document details the LU decomposition of the matrix for C programmers, it is a good theoretical knowledge of the reserves.
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本文提出一种基于多维定标的无线传感器网络三维定位算法,结合RSS经验衰减模型和最短路径建立相异性矩阵,采用轻量级矩阵分解算法降低相异性矩阵分解的计算复杂性,并利用网络中存在的周期性消息将初始定位信息回送,在后台使用迭代优化算法对初始定位结果求精。仿真实验表明,在测距误差一定的情况下,该算法能够提高节点三维坐标的初始计算精度,经过集中式的优化求精后与MDS-MAP算法相比,能够明显地提高节点三维定位的精度-This paper presents a method based on multidim
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本文分析了多级维纳滤波器的特性，在加性噪声和二维天线阵列如均匀圆阵、均匀面阵、十字阵等条件和背景下，对信源个数和信源参数估计问题进行了研究，提出了基于多级维纳滤波器前向分解特性的快速参数估计方法，同时提出了基于多级维纳滤波器的二维ESPRIT参数估计方法，该类方法无需协方差矩阵的估计运算及分解运算，计算复杂度较低。另外，还提出了对信源个数的估计算法。-This paper analyzes the characteristics of multistage Wiener filter, in t
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为了对空间辐射源进行精确定位" 建立了基于任意阵列对多目标源进行二维DOA估计的数学模型。将 MUSIC算法推广到三维空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向,但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解, 因而其计算量较大。利用多级维纳滤波器的前向递推获得信号子空间和噪声子空间，不需要估计协方差矩阵和对其进行特征分解，从而降低了MUSIC算法的计算量。将文中的方法应用于任意阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和实际侧向系统性能验证,实验结果均表明该方法达到了MUSIC算法的性能,但与常规M
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针对特征空间波束合成器,采用对数据矩阵进行奇异值分解,利用奇异值和奇异值矢量计算最优权矢量,完成波束合成-Feature space beam synthesizer, using the singular value decomposition of the data matrix, singular values and singular value vector to calculate the optimal weight vector, and compl
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提出了一种结合SVD的小波变换方法，对其在外弹道测量数据中的野值剔除进行了研究。对观测数据进行小波分解，将小波分解后的近似分量和细节分量组合实现相空间重构，作为SVD方法的输入观测矩阵，根据奇异
熵增量准则，对奇异值进行筛选，根据SVD逆变换重构原信号。这一方法克服了Hankel矩阵相空间构建方法数据
端点失真问题。以小波分解后分量重构的相空间可以满足正交性，进一步提高了SVD进行数据降噪和野值检测的精度。仿真数据和试验数据处理结果证明了这一方法的有效性。-Proposed a meth
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在简单介绍WH-800型离心机基本结构及工作原理的基础上, 介绍了基于重构吸引子轨迹矩阵的奇异值分解技术,并引入自相关函数对现有奇异值分解技术加以改进. 通过对现场实测故障信号的分析,表
明改进的奇异值分解技术具有很好的降噪效果,能在强噪声背景环境下准确提取设备的故障特征信号, 为离心机的故障诊断提供了一种新的思路.-After a brief introduction WH-800 centrifuge basic structure and working principle, base
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利用位相型分布 (Phase-Type Distribution) 和拟生灭过程
（Quasi-Birth-and-Death Processes）等研究排队系统的控制问题，应用一个新的
矩阵分解方法：RG分解法，对模型进行了分析与数值求解。-The use of phase-type distributions (Phase-Type Distribution) and QBD process (Quasi-Birth-and-Death Processes) and other re
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基于OpenMP的对称矩阵LDL~T分解并行算法实现-OpenMP-based symmetric matrix LDL ~ T decomposition parallel algorithm
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基于L阵的二维信号稀疏分解的DOA估计 应用稀疏分解方法进行二维DOA估计-Estimation sparse decomposition method based on two-dimensional signal-dimensional DOA estimation of sparse matrix decomposition L DOA
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LSI就是这样一种维数约减方法。它可以通过对“文档向量矩阵”进行解奇异值分解（SVD: Singular Value Decomposition）运算，自动计算得到一个比原始空间小得多的有效语义空间-LSI is such a dimensionality reduction method. It can be through the "document vector matrix" for the singular value decomposition (SVD: Singular Valu
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矩阵的Cholesky分解，矩阵分解中一个非常重要的分解原理。-Cholesky decomposition of the matrix, the matrix decomposition decomposition of a very important principle.
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矩阵的EigenvalueDecomposition分解，矩阵分解中一个非常重要的分解原理。-Eigenvalue decomposition of the matrix, the matrix decomposition decomposition of a very important principle.
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矩阵的LU分解，矩阵分解中一个非常重要的分解原理。-LU decomposition of the matrix, the matrix decomposition decomposition of a very important principle.
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矩阵的QR分解，矩阵分解中一个非常重要的分解原理。-QR decomposition of the matrix, the matrix decomposition decomposition of a very important principle.
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矩阵的SingularValue分解，矩阵分解中一个非常重要的分解原理。-SingularValue decomposition of the matrix, the matrix decomposition decomposition of a very important principle.
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图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换）
图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出）
矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解）
支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图）
基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构）
结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
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QR算法计算一个矩阵的Schur分解。这当然是一个
在特征值的计算中最重要的算法
-QR algorithm to compute the Schur decomposition of a matrix. This is certainly a feature in the calculation of the value of the most important algorithms
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矩阵的QR分解定理: 任意nxn实矩阵A, 存在正交阵Q与上三角阵R, 使得A=Q*R-QR matrix decomposition theorem: any nxn real matrix A, the presence of orthogonal matrix Q and the upper triangular matrix R, such that A = Q* R
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