用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析（CCA）Matlab代码实现。

基于多尺度特征融合网络的交通标志检测_刘胜.pdf

针对运动想象脑电信号，基于时频域和空间域分别采用小波变换法和共空间模式（CSP）提取特征向量，使用支持向量 机（SVM）对单一特征和融合特征进行识别并比较分类准确率

智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别

基于多特征融合的防遮挡目标跟踪算法

基于多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别

基于多特征融合的中文微博评价对象抽取方法

MATLAB源码集锦-特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码

针对海面背景舰船目标单一波段图像识别率低的问题, 提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的融合识别方法。该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。模型主要分为3个步骤：通过设计的6层CNN, 同时对三波段图像进行特征提取; 利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序, 并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据; 通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试, 共包含6类目标, 5000余张图像。实验结果表明, 本文方法识别率达到84.5%, 与单波段识别方法相比有明显提升。

多类典型性相关分析MCCA的matlab代码，可以直接使用。