主成分分析(PCA)是一种统计方法,通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量,广泛应用于信号处理、图像识别及数据压缩等领域。掌握PCA技术有助于电子工程师在噪声抑制、特征提取等方面取得更优效果。本页面汇集了18164个精选资源,涵盖理论教程与实践案例,助力您深入理解并灵活运用这一强大工具,提升项目开发效率与质量。
主分量分析法的介绍...
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👤 zycidjl
经过主元分析后的神经网络算法Matlab代码...
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👤 cccole0605
使用C++语言实现主成分变换算法pca,包含求特征值特征向量...
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👤 pompey
主分量分析的源程序,可以用于降阶,压缩图像,还可用于ICA的预处理...
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👤 恋天使569
主元分析用于结构损伤特征提取的matlab程序...
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👤 teddysha