獨立成分分析( I C A) 是一項把混合信號分解成具有統計獨立性成分的新技術 。I C A近年已在生物醫 域的信號分離中展示 了很好的應用前景 。 我們比較系統地介紹了 I C A的基本原理 、 主要算法 、 應用和 究的發展方向，旨在進一步推動有關的理論與應用研究工作。
上傳時間： 2017-06-13
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核主元分析和支持向量機結合的故障診斷方法
上傳時間： 2013-11-29
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這是PCA主分量分析在matlab中的基本應用，可以理解和學習體會下
上傳時間： 2017-09-08
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基于PSO訓練SVM的人臉識別 利用支持向量機在學習能力方面表現的良好性能,結合核主元分析特征提取方法,將其應用于人臉識別中,該方法在實驗中表現了良好的識別性能,為人臉識別領域提供了一條新的識別途徑
上傳時間： 2014-12-03
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在化工連續生產過程中，生產系統在長期運行和生產負荷中會不可避免地發生各種故障，影響生產質量，甚至引起重大的經濟損失，而化工生產系統一般都具有過程精確、建模困難、過程變量眾多且相互間具有強耦合，并且在實際中存在各種隨機因素影響等特點。這就使得基于機理模型的診斷方法的應用極為不便。如核主元分析方法（KPCA）是一種不依賴于過程機理的建模方法，它只需通過過程數據的信息來進行統計建模，然后基于該模型實現對過程的監測。所以主元分析是一種較為成熟的多元統計監測方法。
標簽： matlab
上傳時間： 2016-05-09
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人臉識別技術作為生物識別技術之一，是模式識別在圖像領域中的具體運用，其應用前景非常廣闊，可以應用到身份證件的鑒別、自動門禁控制系統、銀行取款機、家庭安全，圖片檢索等領域。 人臉識別系統主要分為人臉檢測定位，特征提取和人臉分類三部分。人臉的檢測和定位，即從輸入的圖像中找到人臉及人臉存在的位置，并將人臉從背景中分離出來。在特征提取部分，先對原始人臉數據進行特征提取，之后原始數據由維數較少的有效特征數據表示并存儲在數據庫中，接下來進行人臉分類，在識別待測人臉圖像時，將待測圖像的特征數據與數據庫中存儲數據相比對，判斷是否為庫中的某一人，從而實現自動識別人臉的目的。 在過去的十年里，人臉識別技術一直是圖像處理領域里具有挑戰性的課題，隨著研究的深入，許多人臉檢測及識別算法被提出來。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其變形已經成為測試人臉識別系統性能的基準算法；同時Adaboost人臉檢測算法，在PC上基本可以達到實時，在嵌入式產品廣泛應用的今天，只有讓人臉識別算法在嵌入式平臺上實現，才能獲得更廣闊的應用，本文研究了在嵌入式平臺上Adaboost人臉檢測算法的性能。 嵌入式是后PC時代的一個亮點，目前已經應用在社會生活的方方面面。嵌入式產品的開發平臺分為包括很多，如：DSP，ARM，PowerPC等等。本文采用的ARM9作為嵌入式開發平臺，研究人臉識別在ARM平臺的性能，為實用的嵌入式人臉識別系統的設計提供參考。 本文從PC平臺的軟件實現入手，分別實現了PC平臺下的AdaBoost人臉檢測算法和PCA人臉識別算法,分析了現象及結果，接下來搭建了基于ARM嵌入式系統的硬件平臺，對AdaBoost人臉檢測算法進行了硬件平臺的移植，并得出相應實驗效果。
上傳時間： 2013-05-31
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渦流無損檢測技術作為五大常規無損檢測技術之一，不僅能夠探測導體表面的涂層厚度，材料成分，組織狀態以及某些物理量和機械量，還能檢測材料或構件中是否有缺陷并判斷缺陷的形狀、大小、分布、走向。脈沖渦流無損檢測技術因其激勵信號的頻域特點，具有有效率高，檢測準確的特性，因而有著廣泛的應用前景。 用無損檢測方法進行鋼鐵材質檢測的研究工作取得了大量成果，然而對于鋼材及其制品的混料、硬度和裂紋質量檢測還存在許多難題，如用傳統檢測方法檢測齒輪毛坯的硬度效果不夠理想，而且人工記錄方法較慢。 本文以渦流檢測技術理論為基礎，系統地分析了脈沖渦流檢測的基本理論。在此基礎上設計了一套用于檢測鋼鐵材硬度的脈沖渦流檢測儀器。該脈沖渦流檢測系統可分為硬件、軟件兩個子系統。整個系統由激勵源、渦流傳感器、數據處理、結果顯示這四個主要部分組成。在渦流探傷中，影響渦流的因素很多，產生大量噪聲使得信號分析相對困難。系統以FPGA為開發平臺，使得信號激勵和信號的采集可以在同一電路中實現，從而提高了信號處理的精確性，接著利用主成分分析方法去除噪音，提取信號的特征值，建立回歸方程，利用最小二乘法實現對鋼鐵材質硬度的測量。實驗結果表明，以FPGA為開發平臺，采用脈沖渦流激勵的方式及相關的脈沖渦流的主成分分析處理方法，使鋼鐵材質硬度的判別準確率有了很大提高。
上傳時間： 2013-04-24
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采用主成分分析方法(PCA)定義了簡單的數學模型和軸向確定方法等來實現配準。大量實驗證明，算法能夠快速實現任意形狀、大小及位置的兩片點云配準。
標簽： 自動配準
上傳時間： 2013-10-12
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本書共分６篇，第１篇統計學基礎知識與ＳＡＳ軟件應用技巧，介紹了統計學的基本概念和學習方法、試驗設計入門、統計描述、ＳＡＳ軟件應用入門、編寫ＳＡＳ實用程序的技巧、單變量統計分析和利用SAS／GRAPH模塊繪制常用統計圖的方法。第２篇試驗設計與定量資料的統計分析，介紹了與ｔ檢驗、非參數檢驗和各種方差分析有關的試驗設計和數據處理方法。第３篇試驗設計與定性資料的統計分析，介紹了處理二維及高維列聯表資料的各種統計分析 方法，包括卡方檢驗、Fisher的精確檢驗、典型相關分析、logistic回歸模型和對數線性模型等內容。第４篇試驗設計與回歸分析，介紹了回歸分析的種類和選用方法、簡單直線回歸、多項式回歸、簡單曲線回歸、多元線性回歸、協方差分析、直接試驗設計及其資料的回歸分析等有關內容。第５篇生存分析，介紹了生存資料的特點、生存時間函數和生存分析 方法的分類等基本概念；生存資料的非參數分析方法、ＣＯＸ模型分析方法和參數模型的回歸分析方法。第６篇多元統計分析，介紹了主成分分析、因子分析、對應分析、聚類分析、判別分析、典型相關分析。
標簽： 分
上傳時間： 2013-12-19
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這里面包含兩個文件，可以實現主成分分析（PCA）算法和線性判別分析（LDA）算法。不過還需要CMatrix類的定義。
標簽：
上傳時間： 2015-09-09
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