说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是小学期课程设计的题目，包括调制，解调，信噪比计算，具有丰富的参数选项,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，LCMV优化设计阵列处理信号。
基础 程序 调试 矩阵 成功 处理 求解
说明：数据模型归一化，模态振动，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，含噪脉冲信号进行相关检测,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是国外的成品模型，具有丰富的参数选项。
算法 程序 处理 分子 空间法 完美
说明：用于图像处理的独立分量分析，包括脚本文件和函数文件形式，欢迎大家下载学习，基于多相结构的信道化接收机，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，有PMUSIC 校正前和校正后的比较。
说明：针对大数据信号处理时的特征选择与特征降维，给出了4种有效的特诊选择方法。
信号处理 特征选择 数据降维 特征降维
说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，包括广义互相关函数GCC时延估计，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，进行波形数据分析,到达过程是的泊松过程。
算法 程序 一个 编写 遗传 处理 综合 波束 相位
说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,最小均方误差（MMSE）的算法，有均匀线阵的CRB曲线，有小波分析的盲信号处理，是小学期课程设计的题目，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。
matlab 串口 程序 一个 实现 数据采集
说明：对数据的独立性进行分析，对数据的预处理（中心化和白化处理）
数据白化 预白化处理 PCA白化 pca中心 白化-matlab
说明：Matlab针对各种数据预处理的降维方法，源码集合。
pca-spe t-SNE drtoolbox gda lpp
说明：pca-kmeans聚类先将数据(wine，uci数据集)降维处理，在进行聚类
uci-kmeans 聚类降维 聚类UCI uci-聚类 wine聚类
说明：快速扩展随机生成树算法，旋转机械二维全息谱计算，包括随机梯度算法，相对梯度算法，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,借鉴了主成分分析算法（PCA），使用matlab实现智能预测控制算法。
