针对强背景噪声下滚动轴承的非线性、非平稳故障特征提取不足的问题，提出了融合概率主成分分析(PPCA)及1.5维Teager能量谱的故障特征分析方法。首先对信号进行概率主成分分析，通过对信号降维重构信号，提取信号故障特征主成分，去除强背景噪声干扰；然后对重构信号进行1.5维能量谱分析，从而获得轴承故障特征谱信息。利用所提方法对滚动轴承模拟数据及实验数据进行分析，结果表明与集合经验模态分解(EEMD)包络谱相比，采用PPCA与1.5维能量谱的分析方法在进行滚动轴承故障高阶倍频提取时具有一定的优势。

计算协方差矩阵的特征向量和特征值 eigenvectors：协方差矩阵C的特征向量 eigenvalues：协方差矩阵C的特征值 特征矢量组成模式矢量 求出特征值后，按照特征值由大到小排序，给出重要级级别 对相应位置的特征向量按照特征值位置变化进行调整 C

图像的均方误差的matlab代码

阐述里主成分分析法的定义， 及应用于实际的意义， 通过 matlab 编程实现主成分分析法在图像压缩方面的应用， 在编程过程中设置不同主成分个数来显示不同的处理结果。在对处理结果进行分析，同时也对主成分分析法的性质有了 更直观的认识，方便日后在其他领域的应用。

提出了两种基于主成分分析与局部二值模式的高光谱图像分类算法。利用主成分分析去除高光谱图像的谱间冗余信息，对降维后的图像利用局部二值模式进行空间纹理特征分析，采用稀疏表示分类和支持向量机分别对提取的特征进行分类。其通过将主成分分析与局部二值模式相结合对高光谱图像进行特征提取，保证了高光谱图像的谱间冗余的有效去除，同时保护了高光谱图像的空间局部邻域信息，因此，此类算法不但能充分挖掘高光谱图像的谱间-空间特征，在较大程度上提高分类精度和Kappa系数，而且在高斯噪声环境中和小样本情况下也具有良好的分类性能。

在计算机上验证和测试sklearn的相关降维和主成分分析算法。 1、掌握降维分析算法的原理 2、掌握sklearn如何实现降维分析；

多元统计中主成分分析法以少数综合变量代替原有的多维变量，其核心思想是省缺变异不大的变量方向，使得在平面图上对含多维变量的环境质量进行观察成为可能。根据成都市地表水环境质量现状，利用主成分分析法对其境内下辖的三条河流——府河、沙河、南河的九项指标进行评价，并结合聚类分析对污染来源进行探讨。笔者认为：提高“三河”环境质量的关键是提高生活污水收集处理率，并加大对洗涤行业的治理力度。

此代码主要是根据主成分分析原理编写的，对了解主成分分析的概念有一定的帮助，能够运行，我用的实验数据是遥感数据

mspca（MSPCA） 多尺度主成分分析。 多尺度PCA（MSPCA）结合了PCA提取变量之间的互相关或关系的能力，以及正交小波的能力，以从随机过程中分离确定性特征，并使测量之间的自相关近似解相关[1]。 图1. MSPCA模型的示意图[2]。 图2.数据多尺度表示的示意图[2]。 参考 [1] Bhavik R. Bakshi，《多尺度PCA及其在多元统计过程监控中的应用》，俄亥俄州立大学，1998年。 [2] M. Ziyan Sheriff，Majdi Mansouri，M。Nazmul Karim，Hazem Nounou，基于多尺度PCA的移动窗口GLRT的故障检测，过程控制杂志，2017年。 安装 依存关系 mspca要求： Python> = 3.7 PyWavelets == 1.0.3 numpy的= = 1.19.5 熊猫== 0.25.1 点子 安

综合国力是一个国家基本实力的体现,综合国力评价方法研究是一重要课题,当前评价综合国力的方法不多,一般使用方法比较简单,且易受主观因素影响.综合国力评价涉及的评价指标较多,利用投影寻踪主成分分析综合评价法是一个科学合理的方法.本文给出投影寻踪主成分分析综合评价模型,并应用到综合国力的评价中.