电极与皮肤间接触所导致的不适感,是穿戴式心电信号测量系统实际应用中的常见问题。设计了一种非接触心电信号测量系统。采用印刷电路板制作的测量电极,借助电容耦合测量位移电流的方式获取心电信号。采用反接二极管提供测量所需的高阻值偏置电阻,结合高输入阻抗仪表放大器,制作了测量电极信号提取电路。测量系统由两个测量电极与一个直接与测量电路地相连的参考电极组成。选择金属铝板、导电纤维和导电橡胶作为参考电极,实验研究了共模干扰抑制性能与参考电极接触阻抗之间的量化关系。将主元分析与奇异谱分析相结合,提出了一种心电信号处理算法。实验结果表明,该系统可在棉质线衣外侧有效获得满意的心电信号。

将原始信号按照一定的规则进行重新组合，构成多向数据矩阵，利用多向主元分析方法将数据投影到主成分空间，实现信号的多层次分解。对人脸RGB图像及某模拟电路的一维输出信号进行了处理。结果表明，这种处理方法可很好地实现异常特征的空/时。域定位及可视化校正，校正出的图像可更好地显示皮肤纹理特征，校正出的一维信号则可更突出地反射原始信号中干扰信号的位置及时域特征。

基于相关主元和微分几何特征抽取的多模态过程监测

泡沫图像特征是指泡沫图像中与浮选性能相关的局部黑色水化区域大小,即局部光谱特征.针对这一局部光谱特征形状、大小无规则性,提出了一种基于多维主元分析的特征提取方法,并将提取的特征应用于铜浮选粗选过程病态工况识别.首先,描述了铜浮选粗选过程,分析了影响粗选过程的主要因素和黑色水化区域形成机理;然后,提出一种基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取方法;最后,将基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取算法应用于铜浮选粗选泡沫图像,并将所提取的图像特征用于铜粗选病态工况识别.工业现场数据验证了所提方法的有效性.

这个matlab列主元消去法（高斯消去法）代码，是正确的。 里头还有例子

列主元高斯消去法解线性方程组的程序，参考教材《数值分析》

自己编写的，非常简单的列主元高斯消去法程序，调用函数，仅仅是函数形式，若有不好的地方还请指教。

用MATLAB实现部分主元法的LU分解，选取列中绝对值最大的行实现行交换。

三种消元法（全主元、Gauss消去法、列主元）三种消元法（全主元、Gauss消去法、列主元）三种消元法（全主元、Gauss消去法、列主元）三种消元法（全主元、Gauss消去法、列主元）

矩阵的求逆算法，涉及行变换、列变化、紧凑变换、列主元消去以及不带平方根的平方根法~