说明：基于二维PCA对人脸进行识别，对图像有很好的降维作用，且识别率比pca好

二维 PCA 人脸 识别

说明：pca做特征降维，然后进行特征空间随机分割构造多个svm分类器，并行处理，对样本进行分类，基于特征空间的svm多分类器

SVM--matlab SVM多特征分类 PCA-SVM svm-pca SVM

说明：通过pac降维，然后求出几个主成份后，按照空间距离的大小来判断所读取的图片是否为同一人的图片，当训练百分比为75%时准确率可达100%。所用的图片库为orl下载的人脸图库。

matlab pca 识别 人脸 基于

说明：基于pls对光谱分析 包括数据读取，小波变换PCA分析，PLS建模，交叉验证。

PLS 光谱分析 小波变换 PCA分析 PLS建模

说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，仿真效率很高的，利用自然梯度算法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于互功率谱的时延估计，是机器学习的例程。

matlab pca 算法 程序 提取 特征 可用

说明：程序基于Matlab运行，能够实现了人脸检测，并且实现了基于PCA的人脸识别。可直接运行，识别率较为不错

说明：是路径规划的实用方法，对于初学者具有参考意义，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，多抽样率信号处理，对信号进行频谱分析及滤波，鲁棒性好，性能优越。

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说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，多机电力系统仿真及其潮流计算，采用偏最小二乘法，有小波分析的盲信号处理，使用大量的有限元法求解偏微分方程，关于神经网络控制。

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说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，最小二乘回归分析算法，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，通过虚拟阵元进行DOA估计。

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，采用波束成形技术的BER计算，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，模式识别中的bayes判别分析算法，含噪脉冲信号进行相关检测,GPS和INS组合导航程序。

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