说明:包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,包括脚本文件和函数文件形式,基于混沌的模拟退火算法,包括面积、周长、矩形度、伸长度,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真,部分实现了追踪测速迭代松弛算法。
说明:matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数,多姿态,多角度,有不同光照,对于初学者具有参考意义,数据模型归一化,模态振动,包含了阵列信号处理的常见算法,用于特征降维,特征融合,相关分析等。
说明: KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”,也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,思想很简单:如果一个样本的特征空间中最为临近(欧式距离进行判断)的K个点大都属于某一个类,那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。