本科期间做的一个课程设计，觉得比较好玩，现将之记录下来。其中包含实验所用图库及源程序。
实验目的：
（1）学习主成分分析（PCA）的基础知识；
（2）了解PCA在人脸识别与重建方面的应用；
（3）认识数据降维操作在数据处理中的重要作用；
（4）学习使用MATLAB软件实现PCA算法，进行人脸识别，加深其在数字图像处理中解决该类问题的应用流程。
2021-03-25 17:31:42
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对数据进行matlab主成分分析，然后进行因子分析
对数据进行matlab主成分分析，然后进行因子分析
对数据进行matlab主成分分析，然后进行因子分析
对数据进行matlab主成分分析，然后进行因子分析
2021-03-20 20:46:44
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线性降维主成分分析PCA的matlab图像压缩仿真代码，还包括了与奇异值分解进行对比的程序，基于matlab2018写的，可直接运行。
2021-03-20 15:13:01
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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。
2021-03-03 09:08:53
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