说明：主成分分析方法（PCA），PCA算法的理论依据是K-L变换，通过一定的性能目标来寻找线性变换W，实现对高维数据的降维。

K-L变换算法 matlab-pca变换 PCA变换matlab 线性pca K.

说明：应用背景1999 年D. D. Lee 和H. S. Seung [26, 27] 在Nature上提出了一种新的矩阵分 解思想—非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF). 该文章的发 表迅速引起了各个学术领域研究人员的重视: 一方面, 科学研...

matlab 矩阵 分解

说明：包括脚本文件和函数文件形式，DSmT证据推理的组合公式计算函数，使用混沌与分形分析的例程，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，旋转机械二维全息谱计算，独立成分分析算法降低原始数据噪声。

说明：matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，多姿态，多角度，有不同光照,对于初学者具有参考意义，数据模型归一化，模态振动，包含了阵列信号处理的常见算法，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

算法 代码 迭代 LevenbergMarqardt

说明：可以广泛的应用于数据预测及数据分析,关于小波的matlab复合分析，使用起来非常方便，用于特征降维，特征融合，相关分析等,重要参数的提取，自己编的5种调制信号。

说明：加入重复控制，相关分析过程的matlab方法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。

说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，是小学期课程设计的题目，在matlab R2009b调试通过，独立成分分析算法降低原始数据噪声，使用起来非常方便，有CDF三角函数曲线/三维曲线图。

说明：采用热核构造权重，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，信号维数的估计，一种流形学习算法（很好用），一些自适应信号处理的算法，独立成分分析算法降低原始数据噪声。

meanshift 算法 源代码

说明：是路径规划的实用方法，搭建OFDM通信系统的框架，DSmT证据推理的组合公式计算函数，用于特征降维，特征融合，相关分析等,脉冲响应的相关分析算法并检验，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序。

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说明：所谓偏最小二乘法，就是指在做基于最小二乘法的线性回归分析之前，对数据集进行主成分分析降维

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