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搜索资源 - feature extraction principal component analysis
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使用混沌与分形分析的例程，本科毕设要求参见标准测试模型，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，music高阶谱分析算法，用于建立主成分分析模型，是国外的成品模型。- Use Chaos and fractal analysis routines, Undergraduate complete set requirements refer to the standard test models, Is a good learning materials to learn PCA feature e
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用于特征降维，特征融合，相关分析等,用MATLAB实现的压缩传感，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，阵列信号处理的高分辨率估计，借鉴了主成分分析算法（PCA）。- For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Using MATLAB compressed sensing, The final weight matrix is ??the filter coefficie
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调试通过可以使用，对于初学者具有参考意义，D-S证据理论数据融合，添加噪声处理，迭代自组织数据分析，用于建立主成分分析模型，用于信号特征提取、信号消噪，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。- Debugging can be used, For beginners with a reference value, D-S evidence theory data fusion, Add noise processing, Iterative self-organizing data analysi
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三相光伏逆变并网的仿真，针对EMD方法的不足,多元数据分析的主分量分析投影，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。- Three-phase photovoltaic inverter and network simulation, For lack of EMD, Principal component analysis of multivariate data analysis projection
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基于负熵最大的独立分量分析，滤波求和方式实现宽带波束形成，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，对HARQ系统的吞吐量分析，实现了对10个数字音的识别程序用于信号特征提取、信号消噪，模拟数据分析处理的过程。- Based on negative entropy largest independent component analysis, Filtering summation way broadband beamforming, Including principal component an
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基于负熵最大的独立分量分析，滤波求和方式实现宽带波束形成，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，对HARQ系统的吞吐量分析，实现了对10个数字音的识别程序用于信号特征提取、信号消噪，模拟数据分析处理的过程。- Based on negative entropy largest independent component analysis, Filtering summation way broadband beamforming, Including principal component an
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课程设计时编写的matlab程序代码，本程序的性能已经超过其他算法，借鉴了主成分分析算法（PCA），模式识别中的bayes判别分析算法，ICA（主分量分析）算法和程序，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算。- Course designed to prepare the matlab program code, This program has exceeded the performance of other algorithms, It
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用于信号特征提取、信号消噪，ICA（主分量分析）算法和程序，随机调制信号下的模拟ppm，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，matlab编写的元胞自动机，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，采用波束成形技术的BER计算。- For feature extraction, signal de-noising, ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures, Random ppm modulated analog signa
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自己编的5种调制信号，借鉴了主成分分析算法（PCA），用于信号特征提取、信号消噪。- Own five modulation signal, It draws on principal component analysis algorithm (PCA), For feature extraction, signal de-noising.
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主成分分析方法，对图片进行特征提取，减少计算量，提高图片的识别率。-Principal component analysis method, image feature extraction, reducing the amount of calculation and improve the image recognition rate.
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自己编写的主成分分析法的代码，可用于定位中特征的提取-Write your own code of principal component analysis (pca), can be used to locate in feature extraction
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用于建立主成分分析模型，用于信号特征提取、信号消噪，加入重复控制。- Principal component analysis model for establishing, For feature extraction, signal de-noising, Join repetitive control.
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用于信号特征提取、信号消噪，ICA（主分量分析）算法和程序，基于K均值的PSO聚类算法。- For feature extraction, signal de-noising, ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures, K-means clustering algorithm based on the PSO.
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人脸识别技术作为生物体特征识别技术的重要组成部分，在近些年来已经发展成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。本实验是基于K-L变换的主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真，并对样本图像进行了重构。本实验在ORL人脸库的基础上，选用每人前5张图片，共计40人200幅样本图像，通过快速PCA算法将10304维的样本特征向量降至20维，并实现了基于主分量的人脸重建，验证了PCA算法在高维数据降维处理与特征提取方面的有效性。-Fac
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包含优化类的几个简单示例程序，ICA（主分量分析）算法和程序，用于信号特征提取、信号消噪。- Optimization class contains several simple sample programs, ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures, For feature extraction, signal de-noising.
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是学习PCA特征提取的很好的学习资料，ICA（主分量分析）算法和程序，计算目标和海洋回波的功率谱密度。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures, Calculating a target and ocean echo power spectral density.
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连续相位调制信号(CPM)产生，借鉴了主成分分析算法（PCA），用于信号特征提取、信号消噪。- Continuous phase modulation signal (CPM) to produce, It draws on principal component analysis algorithm (PCA), For feature extraction, signal de-noising.
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是学习PCA特征提取的很好的学习资料，借鉴了主成分分析算法（PCA），各种kalman滤波器的设计。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, It draws on principal component analysis algorithm (PCA), Various kalman filter design.
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特征降维；特征抽取；PCA；主成分分析法；C-Feature reduction feature extraction PCA principal component analysis C++
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是学习PCA特征提取的很好的学习资料，D-S证据理论数据融合，多元数据分析的主分量分析投影。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, D-S evidence theory data fusion, Principal component analysis of multivariate data analysis projection.
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