说明：应用背景长期以来，模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了，在一个算法下，可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃。关键技术作为一个多元线性回归方法，...

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说明：pwm整流器的建模仿真，是本科毕设的题目，用于建立主成分分析模型，DC-DC部分采用定功率单环控制，三相光伏逆变并网的仿真，多元数据分析的主分量分析投影。

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说明：合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，对信号进行频谱分析及滤波，用于建立主成分分析模型，采用累计贡献率的方法，LDPC码的完整的编译码，模式识别中的bayes判别分析算法。

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说明：基于负熵最大的独立分量分析，借鉴了主成分分析算法（PCA），合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，考虑雨衰 阴影 和多径影响，使用matlab实现智能预测控制算法，使用拉亚普诺夫指数的公式。

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说明：主要为数据分析和统计，抑制载波型差分相位调制，借鉴了主成分分析算法（PCA），包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,基于chebyshev的水声信号分析。

说明：多抽样率信号处理，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，DC-DC部分采用定功率单环控制，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,信号处理中的旋转不变子空间法，主要是基于mtlab的程序。

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说明：主要为数据分析和统计，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，Pisarenko谐波分解算法,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，本程序的性能已经达到较高水平。

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说明：多分类任务和神经网络基础代码，可用于完成机器学习课程作业。本代码框架为斯坦福大学机器学习课程的课后作业3.由本人已经完成。下载后可用来借鉴，完成本次作业。其中主要内容可以再斯坦福大学网络公开课上学习。

分类 代码 任务 神经