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 、
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。...
主成分分析技术资料
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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。
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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...
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
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...
核主元分析
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（KP...
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