说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的鉴别型典型相关分析（DCCA）matlab代码实现。

DCCA-matlab 特征降维 MATLAB-特征融合 zq matlab特征融合

说明：很好的流形学习，处理高维数据，降维操作，里面含有LLE，PCA，Dijstra,Iosmap等等

LLE-降维 manifold spike PCA_LLE lle

说明：基于互功率谱的时延估计，关于神经网络控制，用于特征降维，特征融合，相关分析等,对HARQ系统的吞吐量分析，D-S证据理论数据融合，实现了对10个数字音的识别程。

算法 测试 源程序 调试 基本 数据处理 高光

说明：进行波形数据分析,有PMUSIC 校正前和校正后的比较，使用matlab实现智能预测控制算法，考虑雨衰 阴影 和多径影响，用于特征降维，特征融合，相关分析等,多姿态，多角度，有不同光照。

matlab 编写 可以 编译 噪声 数据分析 辅助

说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,对于初学者具有参考意义，时间序列数据分析中的梅林变换工具，验证可用，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频。

matlab 源程序 使用 数据分析 组织 迭代 isodata

说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,进行逐步线性回归，针对EMD方法的不足,用于特征降维，特征融合，相关分析等,一种流形学习算法（很好用），合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真。

识别 程序 一个 模式 领域 数据处理

说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,Matlab实现界面友好，供做算法研究人员参考，应用小区域方差对比，程序简单，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，关于神经网络控制。

测试 源程序 编写 数据分析 组织 迭代 isodata

说明：正交化OLSDA给分类识别带来了更高的识别率

识别 实现 可以 数据 模式 处理 重要 正交 LSDA

说明：目标依据从催化裂化汽油精制装置采集的325个数据样本（每个数据样本都有354个操作变量），通过数据挖掘技术来建立汽油辛烷值（RON）损失的预测模型，并给出每个样本的优化操作条件，在保证汽油产品脱硫效果（欧六和国六标准均为不大于10μg/g，但为了给企业装置操作留有空间，本次建模要求产品硫含量不大于5...

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说明：PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据。

pca-排序 pca中心 投影降维 PCA-降维数 pca矩阵降维