Schmutz, M.M.Schmutz2022-03-022022-03-021988https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/175025Die SVD ist ein wichtiges Hilfsmittel zur Lösung von Optimierungsaufgaben im Sinne des minimalen mittleren quadratischen Fehlers, vorausgesetzt es sind nur Funktionen von 2 Variablen involviert. Die SVD findet vielfältige Anwendungen in der 2D-Bildverarbeitung. Die Arbeit beschreibt die Theorie der Verallgemeinerung der SVD auf beliebige Dimensionen D gleich oder größer als 3.en3D-SignalverarbeitungSeparable EntwicklungSVD670006Optimal and suboptimal separable expansions for 3D-signal processingjournal article