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基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展，社会各个方面对快速有效的身份验证的要求日益迫切。由
于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份
验证的理想依据。其中利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，
它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。从而，人脸识别吸引了越来
越多来自计算机视觉和信号处理等领域的关注，成为模式识别、图像处理等学科
的研究热点。-Based on wavelet analysis and princ
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pdf principal component analysis kernel pca
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主成分分析，支持向量机介绍，PDF文档，自制-Principal component analysis, support vector machine, PDF documents, homemade
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提出基于核函数主元分析的机械故障诊断方法, 它保留主元分析的优点并具有处理非线性的能力。该方法通过核函数映射将非线性问题转换成高维的线性特征空间, 然后对高维空间中的映射数据作主元分析,提取其非线性特征, 对机械故障模式进行识别。并与主元分析方法进行对比分析, 实验结果表明核函数主元分析法非常有效。-Proposed mechanical fault diagnosis method based on Kernel Principal Component Analysis, it retains
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利用Matlab编程进行主成分分析 讲解有关主成分在matlab中的应用-And Matlab programming principal component analysis on the principal component in matlab
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针对非线性非平稳信号的去噪问题，提出一种基于主成分分析（ＰＣＡ）的经验模态分解（ＥＭＤ）消噪方法．该方法根据ＥＭＤ的分解特性，利用ＰＣＡ对噪声信号经ＥＭＤ分解后的内蕴模态函数（ＩＭＦ）进行去噪处理-For nonlinear and non-stationary signal de-noising is proposed based on principal component analysis (PCA) of the empirical mode decomposition (EMD) de
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Principal Component Analysis (PCA) is the general name for a technique which uses sophisticated
underlying mathematical principles to transforms a number of possibly correlated
variables into a smaller number of variables called principal compone
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详细描述了PCA主成分分析的原理、计算步骤以及使用SPSS软件分析PCA，有较高的参考意义。-A detailed descr iption of the principles of PCA principal component analysis, calculation steps and the use of SPSS software to analyze the PCA, a higher reference value.
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