pca.m

主元分析用于结构损伤特征提取的matlab程序

clear all
clc
format long
load 11.001
xdata(1,:)=X11;
load 11.002
xdata(2,:)=X11;
load 11.003;
xdata(3,:)=X11;
load 11.004
xdata(4,:)=X11;    
% aa=[1 2 3 5;2 4 5 1;3 5 6 2];
% b=[2 3 4 5];
% aa(1,:)./b
% yy=fft(acc(1,:))
% mean_colum=sum(xdata)/4;
mean_colum=mean(xdata);
xxdata=xdata-ones(4,1)*mean_colum; 
xxdata=xxdata.^2;
ss=sqrt(sum(xxdata)/4);
for k=1:4
xxdata(k,:)=xdata(k,:)./ss;
end

 for n=1:40
for k=1:200
    m=(n-1)*200;
    xx(:,k)=xxdata(:,k+m);
    
end
 covarianceMatrix=xx'*xx/3;
% covarianceMatrix = cov(xx,1);  
[E,D] = eig(covarianceMatrix);  
% D
 end
 
 A=xx(1,:)*E;
 for k=197:200
A1(k-196)=A(k);
P1(:,k-196)=E(:,k);
 end
 r_xdata=A1*P1';
 for k=1:200
 r_xdata(1,k)*ss(7800+k)+mean_colum(7800+k);
 end
 t=1:200
 plot(t,r_xdata)
% covarianceMatrix = cov(xx,1);    %计算协方差矩阵
[E,D] = eig(covarianceMatrix);          %计算协方差矩阵的特征值和特征向量