独立成分分析( I C A) 是一项把混合信号分解成具有统计独立性成分的新技术 。I C A近年已在生物医 域的信号分离中展示 了很好的应用前景 。 我们比较系统地介绍了 I C A的基本原理 、 主要算法 、 应用和 究的发展方向，旨在进一步推动有关的理论与应用研究工作。
上传时间： 2017-06-13
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核主元分析和支持向量机结合的故障诊断方法
上传时间： 2013-11-29
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这是PCA主分量分析在matlab中的基本应用，可以理解和学习体会下
上传时间： 2017-09-08
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基于PSO训练SVM的人脸识别 利用支持向量机在学习能力方面表现的良好性能,结合核主元分析特征提取方法,将其应用于人脸识别中,该方法在实验中表现了良好的识别性能,为人脸识别领域提供了一条新的识别途径
上传时间： 2014-12-03
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在化工连续生产过程中，生产系统在长期运行和生产负荷中会不可避免地发生各种故障，影响生产质量，甚至引起重大的经济损失，而化工生产系统一般都具有过程精确、建模困难、过程变量众多且相互间具有强耦合，并且在实际中存在各种随机因素影响等特点。这就使得基于机理模型的诊断方法的应用极为不便。如核主元分析方法（KPCA）是一种不依赖于过程机理的建模方法，它只需通过过程数据的信息来进行统计建模，然后基于该模型实现对过程的监测。所以主元分析是一种较为成熟的多元统计监测方法。
标签： matlab
上传时间： 2016-05-09
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人脸识别技术作为生物识别技术之一，是模式识别在图像领域中的具体运用，其应用前景非常广阔，可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全，图片检索等领域。 人脸识别系统主要分为人脸检测定位，特征提取和人脸分类三部分。人脸的检测和定位，即从输入的图像中找到人脸及人脸存在的位置，并将人脸从背景中分离出来。在特征提取部分，先对原始人脸数据进行特征提取，之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中，接下来进行人脸分类，在识别待测人脸图像时，将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对，判断是否为库中的某一人，从而实现自动识别人脸的目的。 在过去的十年里，人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题，随着研究的深入，许多人脸检测及识别算法被提出来。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法；同时Adaboost人脸检测算法，在PC上基本可以达到实时，在嵌入式产品广泛应用的今天，只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现，才能获得更广阔的应用，本文研究了在嵌入式平台上Adaboost人脸检测算法的性能。 嵌入式是后PC时代的一个亮点，目前已经应用在社会生活的方方面面。嵌入式产品的开发平台分为包括很多，如：DSP，ARM，PowerPC等等。本文采用的ARM9作为嵌入式开发平台，研究人脸识别在ARM平台的性能，为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。 本文从PC平台的软件实现入手，分别实现了PC平台下的AdaBoost人脸检测算法和PCA人脸识别算法,分析了现象及结果，接下来搭建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台，对AdaBoost人脸检测算法进行了硬件平台的移植，并得出相应实验效果。
上传时间： 2013-05-31
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涡流无损检测技术作为五大常规无损检测技术之一，不仅能够探测导体表面的涂层厚度，材料成分，组织状态以及某些物理量和机械量，还能检测材料或构件中是否有缺陷并判断缺陷的形状、大小、分布、走向。脉冲涡流无损检测技术因其激励信号的频域特点，具有有效率高，检测准确的特性，因而有着广泛的应用前景。 用无损检测方法进行钢铁材质检测的研究工作取得了大量成果，然而对于钢材及其制品的混料、硬度和裂纹质量检测还存在许多难题，如用传统检测方法检测齿轮毛坯的硬度效果不够理想，而且人工记录方法较慢。 本文以涡流检测技术理论为基础，系统地分析了脉冲涡流检测的基本理论。在此基础上设计了一套用于检测钢铁材硬度的脉冲涡流检测仪器。该脉冲涡流检测系统可分为硬件、软件两个子系统。整个系统由激励源、涡流传感器、数据处理、结果显示这四个主要部分组成。在涡流探伤中，影响涡流的因素很多，产生大量噪声使得信号分析相对困难。系统以FPGA为开发平台，使得信号激励和信号的采集可以在同一电路中实现，从而提高了信号处理的精确性，接着利用主成分分析方法去除噪音，提取信号的特征值，建立回归方程，利用最小二乘法实现对钢铁材质硬度的测量。实验结果表明，以FPGA为开发平台，采用脉冲涡流激励的方式及相关的脉冲涡流的主成分分析处理方法，使钢铁材质硬度的判别准确率有了很大提高。
上传时间： 2013-04-24
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采用主成分分析方法(PCA)定义了简单的数学模型和轴向确定方法等来实现配准。大量实验证明，算法能够快速实现任意形状、大小及位置的两片点云配准。
标签： 自动配准
上传时间： 2013-10-12
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本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数线性模型等内容。第４篇试验设计与回归分析，介绍了回归分析的种类和选用方法、简单直线回归、多项式回归、简单曲线回归、多元线性回归、协方差分析、直接试验设计及其资料的回归分析等有关内容。第５篇生存分析，介绍了生存资料的特点、生存时间函数和生存分析 方法的分类等基本概念；生存资料的非参数分析方法、ＣＯＸ模型分析方法和参数模型的回归分析方法。第６篇多元统计分析，介绍了主成分分析、因子分析、对应分析、聚类分析、判别分析、典型相关分析。
标签： 分
上传时间： 2013-12-19
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这里面包含两个文件，可以实现主成分分析（PCA）算法和线性判别分析（LDA）算法。不过还需要CMatrix类的定义。
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上传时间： 2015-09-09
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