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基于独立分量分析进行盲信号分离的原理简介和例程-based on independent component analysis for the Blind Signal Separation Principle and routines
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优秀论文及配套源码。Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态 分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最
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PCA主成分分析的matlab代码，可以用来学习原理，效果还不错-PCA principal component analysis can be used to study the principle, the results were pretty good
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主分量分析 和 核主分量分析的 原理简介，主分量分析（PCA）用于对信号进行特征提取和降维-Introduction of the principle of the principal component analysis and kernel principal component analysis, principal component analysis (PCA) for feature extraction and dimensionality reduction of signal
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稀疏主成分分析算法，用于特征提取，维数约简。-Sparse Principle Component Analysis for feature extraction
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This code use Principle Component Analysis(PCA)for feature extraction
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This function used to calculate PCA of image.
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General Principle Component Analysis (GPCA)
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基于动态主元分析的数学原理自己编写的程序，并包含时滞参数h的确定过程。-Based on dynamic mathematic principle of principal component analysis to write your own program, and contains a time delay process of h.
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A matlab for principle component analysis
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matlab principle component analysis
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在核空间中进行pca，简称kpca的源码-kernel principle component analysis
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模式识别中独立成分分析算法的matlab源码-Principle component analysis
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it is very important tool in principle component analysis so we use it
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用Python语言实现PCA(Principle Component Analysis)。-PCA with python.
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Principle Component Analysis is a feature reduction algorithm.
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PCA（主成分分析 principle component analysis），可用于二分类，故障检测等-PCA (principal component analysis ), can be used for two-class, fault detection, etc.
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光谱数据的主成分分析，例子数据列为样本，共160个-principle component analysis of NIR data
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training files for Principle component analysis
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dimensionality reduction
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