基于奇异值分解的核线性判别分析（Kernel Discriminant Analysis via QR Decomposition）。
标签： Decomposition Discriminant Analysis Kernel
上传时间： 2014-01-07
上传用户：TF2015
Apply the standard QR-Decomposition based LSL algorithm using angle-normalized error to predict/estimate complex-valued processes.
标签： QR-Decomposition angle-normalized algorithm standard
上传时间： 2015-12-27
上传用户：cc1
qrd_rls_AR_pred.m - use the QR decomposition-based RLS algorithm to predict complex-valued AR process.
标签： decomposition-based qrd_rls_AR_pred complex-valued algorithm
上传时间： 2015-12-27
上传用户：trepb001
DRIVER FOR UPDATING THE QR DECOMPOSITION OF A 4 BY 3 MATRIX
标签： DECOMPOSITION UPDATING DRIVER MATRIX
上传时间： 2014-11-11
上传用户：tb_6877751
包括使用修正Gram-Schmit算法实现QR分解，自编LU分解、利用幂法和反幂法计算矩阵最大和最小特征值的程序。例外附有使用这些算法的例子供参考。 QR decomposition algorithm based on modified Gram-Schmit LU decomposition algorithm algorithm used to find maximum and minimum eigenvalue based on power and inverse power method and some examples are also included.
标签： Gram-Schmit 正 分解 算法
上传时间： 2016-09-07
上传用户：cooran
％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另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法和数据压缩。用svd分解法解线性方程组，在Quke2中就用这个来计算图形信息，性能相当的好。在计算线性方程组时，一些不能分解的矩阵或者严重病态矩阵的线性方程都能很好的得到解
标签： decomposition SVD sigular value
上传时间： 2013-12-14
上传用户：大融融rr
Sparse LU Decomposition using FPGA，使用fpga实现lu分解的算法实现
标签： Decomposition Sparse using FPGA
上传时间： 2013-08-14
上传用户：Vici
介绍了基于数字图像处理的QR码识别算法。该方案综合运用了图像灰度化、滤波去噪、二值化、边缘检测、图像旋转等多种图像处理方法对条码图像进行预处理。理论分析和实验结果表明：该算法提高了识读的灵活性和可靠性，为QR码识别提供了一种新途径。
上传时间： 2013-11-13
上传用户：cccole0605
QR方法求实系数多项式方程的全部根
上传时间： 2013-12-10
上传用户：tb_6877751
矩阵QR分解.数字分析的比较难的程序,值得一看
上传时间： 2014-01-09
上传用户：Zxcvbnm
