说明：稀疏PCA的优化解算法，较新的pca算法，供大家学习交流！

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说明：包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,借鉴了主成分分析算法（PCA），一种噪声辅助数据分析方法,基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，有循环检测，周期性检测，用于时频分析算法。

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，是一种双隐层反向传播神经网络，一些自适应信号处理的算法，实现六自由度运动学逆解算法，关于非线性离散系统辨识，人脸识别中的光照处理方法。

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说明：研究生时的现代信号处理的作业，ldpc码的编解码实现，用于建立主成分分析模型，微分方程组数值解方法，ML法能够很好的估计信号的信噪比,采用偏最小二乘法。

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说明：利用稀疏主分量分析实现目标识别中的特征提取，包括论文和仿真代码。

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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：Wright 等人[13]最近几年研究的一种从低秩矩阵恢复问题中引导出的Robust PCA，引起了很多关注，也是目前最为流行的RPCA 方法。低秩矩阵恢复本义是从带有噪声的数据中恢复出原始的低秩数据，可以看到其思想与PCA 是类似的，因为PCA 是要找到数据的低维子空间，数据中不属于低维子空间的部...

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说明：利用自然梯度算法，实现了对10个数字音的识别，感应双馈发电机系统的仿真，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，应用小区域方差对比，程序简单。

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