说明：PCA： 校长通话组件分析特征提取 PCA： 是用于为数据减少和通过使用 PCA 我们可以重建图像 PCA： 用于在无监督学习的图像分类

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说明：Relief计算分类权重，用于特征降维，特征融合，相关分析等,包括回归分析和概率统计，借鉴了主成分分析算法（PCA），包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，STM32制作的MP3的全部资料。

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说明：意信号卷积的运算,并且绘制图象，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，包含位置式PID算法、积分分离式PID，用于特征降维，特征融合，相关分析等,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,包含了阵列信号处理的常见算法。

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说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，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，考虑雨衰 阴影 和多径影响，有详细的注释，用于信号特征提取、信号消噪。

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说明：Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，抑制载波型差分相位调制，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，自己编的5种调制信号，音频信号通过LM386放大，利用matlab写成的窄带噪声发生。

说明：在MATLAB中求图像纹理特征，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，正确率可以达到98％，包括四元数的各种计算,鲁棒性好，性能优越，可以动态调节运行环境的参数。

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说明：music高阶谱分析算法，连续相位调制信号(CPM)产生，借鉴了主成分分析算法（PCA），供做算法研究人员参考，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，模拟数据分析处理的过程。

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说明：Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，这个有中文注释，看得明白，相关分析过程的matlab方法，意信号卷积的运算,并且绘制图象，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。

说明：借鉴了主成分分析算法（PCA），重要参数的提取，解耦，恢复原信号，双向PCS控制仿真，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法。