基于两个独立抽样框架的农作物种植面积遥感估算方法

该包包含实现主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA) 的函数。 PCA 和 ICA 在此包中作为函数实现，并包含多个示例来演示它们的使用。 在 PCA 中，多维数据被投影到对应于其几个最大奇异值的奇异向量上。 这种操作有效地将输入单个分解为数据中最大方差方向上的正交分量。 因此，PCA 经常用于降维应用，其中执行 PCA 会产生数据的低维表示，可以将其反转以紧密地重建原始数据。 在 ICA 中，多维数据被分解为在适当意义上最大程度独立的组件（峰态和负熵，在这个包中）。 ICA 与 PCA 的不同之处在于，低维信号不一定对应最大方差的方向； 相反，ICA 组件具有最大的统计独立性。 在实践中，ICA 通常可以揭示多维数据中不相交的潜在趋势。

采用HAL库生成的工程文件实现STM32L051C8T6的独立看门狗配置使用，实现简单的1秒内喂狗状态。

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