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PcA技术，即印刷电路板装配，是现代电子制造的核心工艺之一。它涵盖了从设计到组装的全过程，广泛应用于消费电子、汽车电子、通信设备等多个领域。掌握PcA技术不仅能够提升产品的可靠性和性能，还能优化生产成本。本页面汇集了288个精选PcA资源，包括设计指南、案例分析及最新技术趋势，为电子工程师提供全面的学习和参考材料，助力您在电子制造领域取得领先地位。

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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。...

📅 👤 wfl_yy

现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法，即首先将图像转换为一维向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher线性鉴别分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高，计算量大，协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足，提出了二维...

📅 👤 tianjinfan
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