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pca2222222
- pca程序,一个主分量分析程序,用于提取特征直,欢迎大家下载-PCA procedures, a principal component analysis procedures for the extraction of straight and you are welcome to download!
高斯列主元消去法
- 列主元高斯消去法 用c语言编写 在Turbo c 2.0中调试通过-out PCA Gaussian Elimination c language used in Turbo c 2.0 debugging through
r43
- 鲁棒控制器设计，由于RBF网络可以实现任意逼近的非线性关系，它的目标是要做到误差平方和最小，与非线性PCA的目标一致，所以上述非线性PCA的模型可以通过采用两个RBF网络来实现非线性正变换 和反变换 。RBF网络是一个三层前馈网络，隐层采用径向基函数作为激励函数。第一个RBF网络把高维空间的数据映射到低维空间（如图4），第二个RBF网络将前面网络输出的低维空间数据再映射到高维空间，实现数据恢复(如图5)。这两个网络分别进行训练。-robust controller design, as RBF
Gauss-liezhuyuan
- 高斯列主元消元法的实验报告和源程序，里面还有一点误差分析-out PCA Gaussian Elimination Act of experimental reports and sources, there is also 1:00 Error Analysis
pppca
- 这是一个人脸识别PCA的主元分析法,里面是专门介绍PCA的,可以很深入的了-This is a face recognition PCA principal component analysis, which is devoted to the PCA, can be a very in-depth
PCA_NN
- PCA（主成分分析）算法被广泛应用于工程和科学研究中，本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究，常规的PCA算法主要采用线性算法，通过研究论证发现线性的PCA算法存在着许多不足，比如线性PCA算法不能从线性组合中把独立信号成分分离出来，主分量只由数据的二阶统计量—自相关阵确定，这种二阶统计量只能描述平稳的高斯分布等，因此必须对其进行改进，经改进后的PCA算法有非线性PCA算法、鲁棒算法等。我们通过PCA算法在直线（平面）中拟和的例子说明了PCA在工程中的应用。本例子采用的是成分分析中的
Pca-extraction
- pca进行特征提取源码，用matlab语言编写，pca即主成分分析-pca source for feature extraction using Matlab language, pca that Principal Component Analysis
PCA
- 修改后的PCA进行人脸识别的Matlab代码
PCA
- matlab实现PCA进行的人脸识别源程序，基本的功能实现，做为基础
pca
- matlab实现PCA进行的人脸识别源程序，基本的功能实现，做为基础
an_ica_tool
- 一个ICA工具。This binary version of the runica() function of Makeig et al. contained in the EEG/ICA Toolbox runs 12x faster than the Matlab version. It uses the logistic infomax ICA algorithm of Bell and Sejnowski, with natural gradient and extended
pca-svm
- 本程序用于对训练样本提取独立主元，作为样本特征，并送入SVM分类器中训练图像的预处理中不取对数，也无须做幅度归一，由ICA的应用条件决定的。预处理后的图像以向量的形式按行排列
2
- 基于模拟画像识别的论文，应用PCA的方法将人脸图像转换为伪画像然后进行识别
pca
- 主分量分析的源程序，可以用于降阶，压缩图像，还可用于ICA的预处理
pca
- PCA算法程序 - Dinga s Blog主分量分析方法
article_PCA_PPCA
- 主成分分析PCA，和概率主成分分析PPCA的两篇应用论文
setupbasepack80_D6
- SDL Component suite for D6 SDL 组建是一套支持科学和工程计算的工业控件集，有10万行源码，50个例程. 3D 数据， 3D 数据，地图集，原子符号，β函数的情节的旋转，校验扫描的图像， CAS 登记号码，图表，颜色选择， 常量和兑换率，轮廓绘制，化学结构，化学数据，化学公式，Ｘ分配，群聚，转换程序，曲线适合， 地理数据，基体，图解，目录，配给，矩阵标签， eigenvectors， F-分布， FFT( 快速傅里叶变换) 小圆点的决定因素的数据库， 先进先出
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pca
- 用vc++实现PCA影像融合。结果图像兼备高空间分辨率和高光谱信息。-PCA with vc++ achieve image fusion. The resulting image both high spatial resolution and high spectral information.