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说明：主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。

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说明：该程序是通过考察多个变量间相关性的一种多元统计方法，用来研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。

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说明：2018美赛D题精选最全面！（翻译、思路、解析视频、相关数据、参考文献）

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说明：应用背景信号处理，盲信号分离、信号的特征提取，主要用于多个混合信号的盲分离。能消除混合信号之间的相关性，使得分离信号统计独立。关键技术 关键技术如下：通过采用Gram-Charlier多项式展开技术，估计信号的概率密度函数，然后可获得评价函数，可以实现超高斯和亚高斯混合信号的分离。

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说明：用于信号特征提取、信号消噪，包括广义互相关函数GCC时延估计，实现串口的数据采集，基于欧几里得距离的聚类分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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