程序说明:y = pca(mixedsig)程序中mixedsig为 nT 阶混合数据矩阵n为信号个数T为采样点数 y为 mT 阶主分量矩阵function y = pca(mixedsig)if nargin == 0 error(You must supply the mixed data as input argument.)endif length(size(mixedsig)
2.1 PCA算法介绍 2.1.1 PCA原理 令x为表示环境的m维随机向量假设x均值为零即: E[x]=O. 令w表示为m维单位向量x在其上投影这个投影被定义为向量x和w的内积表示为: 而主成分分析的目的就是寻找一个权值向量w使得表达式E[y2]的值最大化: 根据线性代数的理论可以知道满足式子值最大化的训应该满足下式: 即使得上述式子最大化的w是矩阵Cx的最大特征值所对应
实验2:FastICA算法一.算法原理:独立分量分析(ICA)的过程如下图所示:在信源中各分量相互独立的假设下由观察通过结婚系统把他们分离开来使输出逼近图1-ICA的一般过程ICA算法的研究可分为基于信息论准则的迭代估计方法和基于统计学的代数方法两大类从原理上来说它们都是利用了源信号的独立性和非高斯性基于信息论的方法研究中各国学者从最大熵最小互信息最大似然和负熵最大化等角度提出了一系列估计算
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级主成分分析简介Principalponent Analysis(PCA)主成分分析(Principalponent Analysis 简称PCA)是一种常用的基于变量协方差矩阵对信息进行处理压缩和抽提的有效方法基于PCA算法的人脸识别PCA方法由于其在降维和特征提取方面的有效性在人脸识别领域得到了广泛 的
PCA算法程序程序说明:y = pca(mixedsig)程序中mixedsig为 nT 阶混合数据矩阵n为信号个数T为采样点数 y为 mT 阶主分量矩阵程序设计步骤:1去均值2计算协方差矩阵及其特征值和特征向量3计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数4降序排列特征值5去掉较小的特征值6去掉较大的特征值(一般没有这一步)7合并选择的特征值8选择相应的特征值和特征向量9计算白化矩阵10提取主分量程序代
function dR = FDK(xyzu_offv_offdudvBetaPASDDSADvarargin) Inputs: Beta: the projection angle which is fixed for the whole function. P: 2-D Matrix of size nun
一线性方程组求解对于线性方程组1.用直接法求解2.用Jacobi迭代法求解3.分别取用SOR方法求解.比较迭代结果(与精确解比较)解:1用直接法求解算法:Gauss列主元消去法是在Gauss消去法中增加选主元的过程即在第k步(k=123…)消元时首先在第k列主对角元以下(含对角元)元素中挑选绝对值最大的数(即为列主元)并通过初等行变换使得该数位于主对角线上然后再继续消元程序:gauss.mf
一IMM主程序 基于IMM算法的目标跟踪clear allclcecho off===============================建立模型=============================== 仿真参数simTime=100 仿真迭代次数T=1 采样时间w2=32pi360 模型2转弯率3度w3=-32pi360
clear all;format long;%设定数据显示格式%初始化参数T=100;%仿真代数N=80;% 群体规模pm=005;pc=08;%交叉变异概率umax=2048;umin=-2048;%参数取值范围L=10;%单个参数字串长度,总编码长度2Lbval=round(rand(N,2*L));%初始种群bestv=-inf;%最优适应度初值%迭代开始for ii=1:Tfor i=
《算法与程序设计》教材分析?摘自:《淮北市实验高级中学》 一本模块开设目的 1进一步体验算法思想了解算法和程序设计在计算机解决问题过程中的地位和作用 2能从简单问题出发设计和描述解决问题的算法 3能初步使用一种程序设计语言编制程序实现算法(解决问题) 二几点想法 1本模块开设的必要性: 因为新课改的是技术能力与人文素养的双重建构既是信息素养培养的继续又是支持个性发展的平台对于《算法与程序设计》
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