说明：主成分分析PCA对数据矩阵进行降维，可以减少计算量，缩短计算时间，降低CPU负载，需要考虑实时性的场合可以采用主成分分析PCA对数据进行处理。只需要对程序当中的k值进行调整，即可降维到相应的维数，简单方便

说明：matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。

哈密顿回路 数学建模 数学建模程序 数据拟合

说明：2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有...

2D-LDA 人脸识别

说明： 对伪造图片进行重叠分块，然后放在一个大矩阵里，对矩阵进行降维来减少复杂度，再对第一列进行字典排序，比较相邻两行的距离，小于阈值的就认定为篡改区域。

matlab 图像 检测 copymove

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，用于特征降维，特征融合，相关分析等,能量熵的计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），包括数据分析、绘图等等。

仿真 pss 同步 一个 信号 相关 时域 好使

说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,完整的基于HMM的语音识别系统，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,最小二乘回归分析算法。

说明：最小均方算法，借助于最速下降算法发展起来的，通过维纳滤波所求维纳解，已知输入信号与期望信号的先验统计信息，以及再对输入信号的自相关矩阵进行求逆运算的情况下才能得以确定，计算复杂程度低，收敛性好

PCA-轴承 pca轴承 轴承-pca 自相关滤波 matrix-inversion

说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,最小均方误差（MMSE）的算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，一些自适应信号处理的算法，多抽样率信号处理，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。

matlab 下载 pls 工具箱 推荐 最小 部分

说明：复化三点Gauss-lengend公式求pi，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，使用混沌与分形分析的例程，模式识别中的bayes判别分析算法，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

估计 最小 真正