说明：针对大数据信号处理时的特征选择与特征降维，给出了4种有效的特诊选择方法。
信号处理 特征选择 数据降维 特征降维
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：用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的fisher鉴别分析（FLDA）matlab代码实现。
LDA降维 fisher-降维 Fisher特征 LDA降维代码 fisher特征融合
说明：特征降维方法，其中包含有典型的特征组合方式——PCA和特征选择中的SFFS，SBS，SFS。共四类常用的特征降维方式。
matlab-特征选择 SFS特征选择 特征选择matlab sfs SFS、SBS、SFFS
说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,包含收发两个客户端的链路级通信程序,验证可用，包括回归分析和概率统计，采用了小波去噪的思想，用MATLAB实现的压缩传感。
matlab 回归 通信 程序 压缩 分析 实现 思想 概率 采用 包括 统计 收发 包含 特征 用于 客户 端的 验证 相关 融合 两个 可用 维特 传感 链路
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：PCA主成分分析，提取主特征，降维处理
PCA主成分 PCA特征提取 主成分 pca-主成分 PCA主成分分析
说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,电力系统暂态稳定程序，可以进行暂态稳定计算。
特征降维 特征融合 蒙特卡洛 电力系统
说明：利用matlab对原始数据特征提取（数据降维）
lpp降维 lpp LPP数据降维 特征降维 数据降维
说明：ICA（主分量分析）算法和程序，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,用于特征降维，特征融合，相关分析等。
特征降维 ICA ica降维 MIT融合 ica特征降维
