matlab 超声 SVD

超声SVD是指在超声图像的超快速序列中进行高分辨率多普勒血流估计的问题中使用的奇异值分解（SVD）方法。SVD是一种矩阵分解的方法，通过将矩阵分解为三个矩阵的乘积来提取出矩阵的特征。在超声图像处理中，SVD方法可以用于杂波滤波和血液成分的分离，从而实现对血流信号的准确估计。通过将超声图像序列进行SVD分解，可以得到图像序列的奇异值和左右奇异向量，从而实现对血流信号的分离和重构，提高了血流估计的分辨率和准确性。