SVD

SVD（Singular Value Decomposition）是一種常用的數(shù)學(xué)方法，它可以將一個(gè)矩陣分解成三個(gè)不同的矩陣，這三個(gè)矩陣分別是左奇異矩陣、右奇異矩陣和奇異值矩陣。在通信領(lǐng)域中，SVD在信號(hào)處理中有著廣泛的應(yīng)用，它可以將信號(hào)分解成不同的組件，從而更加方便的進(jìn)行分析和處理。 SVD在信號(hào)處理中的應(yīng)用主要有以下幾種： 1、降維：SVD可以將高維信號(hào)降維到低維，從而減少信號(hào)的復(fù)雜度，使信號(hào)處理更加簡(jiǎn)單。 2、信號(hào)分解：SVD可以將信號(hào)分解成不同的組件，從而更加方便的進(jìn)行分析和處理。 3、信號(hào)增強(qiáng)：SVD可以用來(lái)增強(qiáng)信號(hào)的質(zhì)量，提高信號(hào)的可靠性。 4、信號(hào)干擾抑制：SVD可以用來(lái)抑制信號(hào)中的噪聲，從而提高信號(hào)的質(zhì)量。 5、信號(hào)傳輸：SVD可以用來(lái)優(yōu)化信號(hào)的傳輸，從而提高信號(hào)的傳輸效率。 6、信號(hào)處理：SVD可以用來(lái)處理信號(hào)，從而提高信號(hào)的處理效率。 總之，SVD在信號(hào)處理中有著重要的作用，它可以將信號(hào)分解成不同的組件，從而更加方便的進(jìn)行分析和處理，從而提高信號(hào)的質(zhì)量和可靠性。

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SVD Simultaneous Voice on Data 語(yǔ)音數(shù)據(jù)同時(shí)傳輸 


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Simultaneous Voice on Data  --  語(yǔ)音數(shù)據(jù)同時(shí)傳輸



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sigular value decomposition

cool_lake 發(fā)布于：2013-05-09 17:50

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奇異值分解

cool_lake 發(fā)布于：2013-05-09 17:48

• GPRSv協(xié)議棧&系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
• Multicell Cooperation Based SVD Assisted.pdf
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