说明：一个针对高光谱图像进行主成分分析的小程序，但要求高光谱图像的格式是.mat格式。

高光谱mat pca-matlab-光谱 pca光谱图像 光谱-pca 高光谱-pca

说明：主成分分析法能较好地实现图像融合，特别是空间特征保持非常好，但光谱特征的保持性要差一些。

PCA融合 pca光谱图像 PCA-图像融合 特征-融合 pca-image

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，实现典型相关分析，数学方法是部分子空间法，处理信号的时频分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，仿真效果非常好，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。

说明：国外一个matlab工具箱，里面包括mlr，pca，pls，kpcr等.国外FABI ChemoAC Consortium 编的PLS等程序，用于NIR光谱分析比较好用

pls-pca pls光谱分析 Consortium 光谱PCA matlab-mlr

说明：本程序的性能已经达到较高水平，课程设计时编写的matlab程序代码，借鉴了主成分分析算法（PCA），粒子图像分割及匹配均为自行编

matlab

说明：图像融合算法，高通滤波法、IHS法、PCA主成分分析、小波融合、小波和IHS结合的融合方法

图像融合算法 高通滤波法 ihs法 PCA主成分分析 小波融合

说明：考虑雨衰 阴影 和多径影响，利用自然梯度算法，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，能量熵的计算，借鉴了主成分分析算法（PCA），基于负熵最大的独立分量分析，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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：考虑雨衰 阴影 和多径影响，利用自然梯度算法，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，能量熵的计算，借鉴了主成分分析算法（PCA），基于负熵最大的独立分量分析，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

说明：采用累计贡献率的方法，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,最大信噪比的独立分量分析算法，正确率可以达到98％，一些自适应信号处理的算法。

pca 算法 源码 提取 特征