线性鉴别分析，是信号处理中一种用来筛选所需信号的常用方法。其基本思想是选择使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向，从而使得样本在该方向上投影后，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。在Fisher思想的基础上，Wilks和Duda分别提出了鉴别矢量集的概念，即寻找一组鉴别矢量构成子空间，以原始样本在该子空间内的投影矢量作为鉴别特征用于识别。-Linear Discriminant Analysis:Fisher R A. The use of multiple measurem

K-L变换算法 以矢量信号X的协方差矩阵Ф的归一化正交特征矢量q所构成的正交矩阵Q，来对该矢量信号X做正交变换Y=QX，则称此变换为K-L变换（K-LT或KLT），K-LT是Karhunen-Loève Transform的简称，有的文献资料也写作KLT。可见，要实现KLT，首先要从信号求出其协方差矩阵Ф，再由Ф求出正交矩阵Q。Ф的求法与自相关矩阵求法类似。-K- L