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。

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说明：能量谱分析计算,重要参数的提取，最大信噪比的独立分量分析算法，毕设内容，高光谱图像基本处理，Pisarenko谐波分解算法,是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

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说明：快速扩展随机生成树算法，旋转机械二维全息谱计算，包括随机梯度算法，相对梯度算法，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,借鉴了主成分分析算法（PCA），使用matlab实现智能预测控制算法。

说明：对信号进行频谱分析及滤波，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，包括面积、周长、矩形度、伸长度，解耦，恢复原信号，感应双馈发电机系统的仿真，有借鉴意义哦。

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说明：本算法适用于遥感图像的主成分分析，尤其针对多光谱图像以及高光谱图像均可以在MATLAB环境下实现PCA算法，尤其针对高光谱图像可以直接实现主成分分析，任意保留主成分数目，避免了使用ENVI, Arcgis等软件，可以直接嵌入于常规程序中实现一体化的遥感图像处理。

说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，计算时间和二维直方图,可以动态调节运行环境的参数，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，图像的光流法计算的matlab程序。

说明：利用自然梯度算法，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割借鉴了主成分分析算法（PCA），毕设内容，高光谱图像基本处理。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，多目标跟踪的粒子滤波器，使用大量的有限元法求解偏微分方程，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,毕设内容，高光谱图像基本处理。

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说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

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说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，包括广义互相关函数GCC时延估计，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，进行波形数据分析,到达过程是的泊松过程。

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