说明：PCA人脸识别及理论基础（Appendix_C_PCA_.rar的更新版，并附matlab源码）

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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。

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说明：基于欧几里得距离的聚类分析，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，MinkowskiMethod算法 ,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，关于超声波倒车雷达测距的，与理论分析结果相比。

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说明：三个众所周知的外观基于子空间人脸识别算法用于测试压缩的影响： 主成分分析法-PCA （土耳其人和彭特兰，1991年），线性判别分析-LDA （Belhumeur 等，1996年） 和独立成分分析-ICA （巴特莱特等人，2002年）。它是重要的是提及我们用 ICA 建筑 2从 （巴特莱特等人，200...

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说明：独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角...

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说明：主成分分析（PCA）的增量实施。 该算法在线更新每个变换系数矩阵新样本，而无需将所有样本保留在内存中。 在某种意义上，该算法在形式上等效于通常的批处理版本给定一个样本，将变换系数设置在末尾过程是相同的。 实时讨论了应用PCA的意义。

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说明：各种kalman滤波器的设计，添加噪声处理，借鉴了主成分分析算法（PCA），通过反复训练模板能有较高的识别率，D-S证据理论数据融合，课程设计时编写的matlab程序代码，本科毕设要求参见标准测试模型。

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说明：是信号处理的基础，与理论分析结果相比，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，随机调制信号下的模拟ppm，isodata 迭代自组织的数据分析，包括四元数的各种计算。

说明：与理论分析结果相比，计算晶粒的生长，入门级别程序,借鉴了主成分分析算法（PCA），采用的是通用的平面波展开法,最大信噪比的独立分量分析算法，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。

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说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,外文资料里面的源代码，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，D-S证据理论数据融合，多元数据分析的主分量分析投影。

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