这段时间，自己学习了一些有关机器学习的算法，现在拿鸢尾花分类来对这四种进行巩固与回顾。 这些算法都是直接使用的skearn库的算法，并未自己编写。 鸢尾花的降维 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target X = data.data pca = PCA(n_components=2) reduced_X = pca.fit_transform(X) re

基于POD降阶模型的气动弹性快速预测方法研究，陈刚，李跃明，CFD/CSD耦合数值模拟是解决复杂气动弹性问题精度最高的方法，但同时也是计算效率最低的方法。本文研究了气动弹性系统的时域POD降阶�

这个包提供了几个主要使用EM算法来拟合概率PCA和因子分析模型的函数。 PPCA是PCA模型的概率对应物。 PPCA 的优点是可以进一步扩展到更高级的模型，例如混合 PPCA、Bayeisan PPCA 或处理缺失数据的模型等。但是，该包主要用于人们理解模型的研究和教学目的。 代码简洁，易于阅读和学习。 该软件包现在是PRML工具箱的一部分（ http://cn.mathworks.com/help/stats/ppca.html ）。

为了提高现场采集信号的信噪比,针对奇异值分解中重构矩阵有效阶次确定难的问题,提出了一种基于奇异值能量差分谱的信号降噪方法。该方法根据有用信号与噪声能量的差异性,通过构造信号的奇异值能量差分谱,将能量差分谱曲线中最大峰值点作为重构信号的有效阶次来实现有用信号和噪声的分离,能够使信号奇异值降噪阶次得到合理确定,较好地保护了原始信号中有用信息的完整性,获得了较大的信噪比,对后续进行信号特征的准确提取和分析至关重要。仿真和实例分析结果验证了该方法的有效性。

基于特征降维的语音情感识别 MATLAB PCA

行业分类-设备装置-一种降钙素原定量检测的磁微粒化学发光微流控芯片

matlab光谱降维码提取大脑氧合信号中瞬时成分的方法 Matlab编码了一种分解方法，可从早产儿的大脑充氧信号中提取瞬态信号。 该方法以迭代方式使用奇异频谱分析。 设计用于使用近红外光谱（NIRS）设备测量的早产儿的脑氧合信号，但可能适用于其他领域。 请参阅下面的更多细节： O'Toole JM. Dempsey EM, Boylan GB (2018) 'Extracting transients from cerebral oxygenation signals of preterm infants: a new singular-spectrum analysis method' in Int Conf IEEE Eng Med Biol Society (EMBC), IEEE, pp. 5882--5885 如果使用此代码生成新结果，请引用以上参考。 | | | | 需要 具有信号处理工具箱的Matlab（）版本R2020a或更高版本。 （应该在较旧的版本上工作，但未经测试。） 在Matlab中添加此项目的路径。 也可以通过以下方式做到这一点： >> add_path_he

基于Matlab的数字图像处理降噪方法.ppt

针对常见的降维方法难以有效保留多元时间序列主要特征的问题, 分析了传统主成分分析(PCA) 方法在多
元时间序列降维中的局限性, 提出一种基于共同主成分分析的多元时间序列降维方法, 并通过仿真实验比较了两种
方法的降维有效性和计算复杂度. 实验结果表明, 所提出的降维方法能够以相对较小的计算代价, 更有效地对多元时
间序列进行降维.

针对软件无线电接收机数字下变频中高速数字信号的降采样需求，利用半带滤波器及级联积分梳状滤波器，设计了一种半带滤波器前置的多级抽取滤波器架构。通过Simulink搭建系统模型验证之后，利用Xilinx ISE 12.3在Xilinx xc5vsx95t-2ff1136 FPGA上实现了一种下采样率为64的抽取滤波器。Modelsim仿真结果表明，该抽取滤波器设计是有效的，达到了设计指标。