正弦信号的matlab代码关于MCA
MCA代表形态成分分析。
它是一种强大的信号处理技术，可用于将信号分解成其分量，有助于更好地分析信号。
基本问题涉及将信号分解为来自不同来源的叠加贡献。
MCA假设每个基础组件在某个转换域中都具有稀疏表示。
还假定一个变换只能稀疏地表示一个分量，而在表示其他组件时效率很低。
一旦识别出这种变换，MCA是一种迭代阈值算法，能够将信号内容去耦。
当将所有变换合并为一个字典时，每个字典都必须导致它所服务的信号部分的稀疏表示，而在服务其他组件时效率很低。
为了使MCA高效工作，现有的来源必须具有一定的多样性水平，可以定量获取。
指示
有3种不同的实现：
音频混音
正弦和直流
正弦和不等式代码是用MATLAB编写的。
为了运行每个实现，请将MATLAB路径指向每个实现的目录，然后运行“
main.m”文件。
MCA的文献
有用文学的名单中所提供的Literature目录。
2021-06-23 12:04:44
1.22MB
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主成分的性质
1. 均值
2. 方差为所有特征根之和
说明主成分分析把P个随机变量的总方差分解成为P个不相关的随机变量的方差之和。
协方差矩阵的对角线上的元素之和等于特征根之和。
2021-06-20 15:23:21
910KB
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将主成分分析用于多指标的综合评价较普遍,但因缺乏应用条件的考虑而导致评价结果不具合理性甚至错误,故应深入研究其应用条件。本文应用因子分析法因子载荷阵的简单结构、加权算术平均数的合理性,得出主成分分析综合评价的应用条件是:指标是正向、标准化的,主成分载荷阵达到更好的简单结构,主成分正向,主成分与变量显著相关;并结合2010年广东省各市对外贸易国际竞争力的评价实例提出了一些建议。
2021-06-19 20:56:17
450KB
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巷道特征与锚杆支护之间可以看作是一种非线性映射关系,用一般的数学方法难以表达巷道支护方案与其影响因素之间的非线性映射关系.神经网络已广泛应用于锚杆支护方案优选,并取得较好的效果.基于单一神经网络预测锚杆支护方案存在一些不足,构建了主成分分析与BP网络相结合的巷道锚杆支护方案优选模型.利用主成分分析对神经网络的输入数据进行预处理,使输入数据减少且不相关,加快网络的收敛速度,并且预测精度均在90%以上.研究结果表明:将主成分分析与BP神经网络结合优选巷道的锚杆支护方案,具有很高的预测精度;与单一BP神经网络相
2021-06-13 18:04:30
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最新完整英文电子版 IEEE Std 11073-10420-2020 Health informatics—Device interoperability Part 10420：Personal health device communication - Device specialization - Body composition analyzer（健康信息学-设备互操作性：个人健康设备通信-设备专业化-身体成分分析仪）。该标准解决了对一个公开定义的独立标准的需求，以控制个人健康设备和管理人（如手机、个人电脑、个人健康设备、机顶盒）之间的信息交换。互操作性是发展这些设备的潜在市场的关键，并使人们在管理他们的健康方面成为更好的知情参与者。
2021-06-13 13:02:15
1.57MB