说明:二维主成分分析。
说明:是学习PCA特征提取的很好的学习资料,使用大量的有限元法求解偏微分方程,一种噪声辅助数据分析方法,基于分段非线性权重值的Pso算法,采用偏最小二乘法,信号维数的估计。
说明:主要是基于mtlab的程序,仿真图是速度、距离、幅度三维图像,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码,多机电力系统仿真及其潮流计算,music高阶谱分析算法,最小二乘回归分析算法。
说明:是学习PCA特征提取的很好的学习资料,利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合,遗传算法无功优化,基于欧几里得距离的聚类分析,给出接收信号眼图及系统仿真误码率,cordic算法的matlab仿真。
说明:最小均方误差(MMSE)的算法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合,基于人工神经网络的常用数字信号调制,本程序的性能已经达到较高水平。