SVT：奇异值阈值

奇异值阈值（Singular Value Thresholding，常缩写为SVT）是一种常用于矩阵计算和信号处理的数学方法，广泛应用于机器学习、数据压缩及图像恢复等多个综合领域。该缩写便于在学术文献和技术讨论中快速书写与交流，其核心作用是通过对矩阵的奇异值进行阈值处理，实现数据降维或噪声滤除，从而提升计算效率与模型性能。

Singular Value Thresholding具体释义

  • 英文缩写：SVT
  • 英语全称：Singular Value Thresholding
  • 中文意思：奇异值阈值
  • 中文拼音：qí yì zhí yù zhí
  • 相关领域： svt 未分类的

Singular Value Thresholding的英文发音

例句

  1. At last this paper details the experimental program results and standards for the assessing algorithm. Second, three methods for eliminating the white noise are introduced in this paper, including : singular value decomposition ( SVD ), empirical mode decomposition ( EMD ) and wavelet thresholding.
  2. 详细介绍了本文的实验方案和算法效果的评定标准。其次，深入研究了三种消除白噪声的方法，包括：奇异值分解方法（SVD）、经验模式分解方法（EMD）和小波阈值方法。

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