Jonathan Huang的LDA程序Matlab代码

LDA人脸辨识matlab程序代码！

希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种非线性、非平稳信号分析方法，结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和希尔伯特变换（Hilbert Transform）。 1. 经验模态分解（EMD） EMD是HHT的基础，通过自适应的数据分解方法，将原始信号分解为一系列内在模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）。每个IMF反映信号的局部特征，通过上下包络线的平均迭代提取，直到满足终止条件。 2. 希尔伯特变换 希尔伯特变换计算信号的瞬时幅度和相位，提供IMF的瞬时频率和振幅信息。IMF与希尔伯特包络相乘，可得到信号的瞬时功率谱，帮助分析信号的时间-频率特性。 3. HHT在MATLAB中的实现 MATLAB程序包括：- 数据预处理：去除噪声，归一化等。- EMD函数：执行迭代分解，提取IMF。- 希尔伯特变换：对IMF求解瞬时频率和振幅。- 瞬时特征分析：计算瞬时功率谱或其他相关特征。- 结果可视化：绘制IMF、希尔伯特包络图、瞬时频率和功率谱图。 4. 应用场景 生物医学信号处理：如心电图（ECG）、脑电图（EEG）。 地震学：分析地震波形，揭示地壳结构和地震活动的动态特性。 机械故障诊断：检测机械设备的异常振动，预测故障。 金融数据分析：研究股票市场波动，识别短期趋势。 环境科学：分析气候变化的短期和长期模式。 5. 注意事项 HHT对数据质量要求高，噪声会干扰EMD过程，需适当预处理。

这是使用matlab语言实现LDA分类的代码，来自OHSU-Capstone-2021项目。

这是一个基于Matlab开发的二维LDA+PCA人脸识别程序，可以直接使用。

LDA算法是一种常用的主题模型方法，通过MATLAB实现可以更好地理解其工作原理和应用场景。

本项目通过Gibbs采样推理实现LDA（潜在狄利克雷分配）。 优势： 契合度 加速Gibbs采样过程 参考： @article {heinrich2005parameter，title = {用于文本分析的参数估计}，作者= {Heinrich，G.}，journal = {Web：，year = {2005}}} 注意： Gibbs采样速度较慢，难以检查收敛性。 结果不佳，可能是语料库规模较小所致。 不同运行的结果可能有很大差异。 主题建模工具： David Blei的收藏 UMass的Mallet 斯坦福主题建模工具箱 Mark Steyvers和Tom Griffiths编写的MATLAB主题建模工具箱 LDA-J R包 topic-modeling-tool（基于Mallet的图形用户界面工具）

LDA的时间主题模型，Python实现代码，包括输入数据和停用词，运行无误。

本示例展示了吉布斯采样的MATLAB代码，用于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的实现。代码主要涉及参数设置和迭代过程，确保有效性和准确性。请参考以下实现细节。

图像识别示例 本示例展示了如何使用奇异值分解（SVD）和线性判别分析（LDA）进行图像识别，基于Nathan Kutz教授的Coursera课程。该示例加载包含80只狗和80只猫的训练数据，图像为64x64的黑白格式，构成4096x80的矩阵。 运行示例时，使用Octave或Matlab（建议使用Matlab分支），在相应目录中运行main.m，将生成图形并显示测试结果。成功率应在81.25%左右，指示测试数据集的运行情况。 数据处理 加载的数据经过边缘检测处理，使用dc_edges.m方法对结果进行优化。以下是示例代码的核心逻辑：1. 读取训练数据并进行矩阵化处理。2. 对图像进行边缘检测以提取特征。3. 使用SVD分解数据以进行LDA分析。 查看代码以了解详细实现，并欢迎提出改进建议！