基于特征工程的锂离子电池健康指标提取与选择

针对电动汽车，开展了锂离子电池容量衰减仿真研究。

这份数据集源自NASA艾姆斯卓越预测中心（PCoE）的定制电池预测测试台，记录了锂离子电池在不同温度下通过充电、放电和电化学阻抗谱三种操作曲线的运行情况。在不同电流负载水平下进行放电，直至电池电压降至预设的电压阈值。一些电池甚至低于OEM建议的2.7V阈值，引发深层放电老化效应。通过重复的充电和放电循环，电池加速老化，直至达到使用寿命（EOL）标准，即额定容量降低30%（从2 Ah降至1.4 Ah），实验终止。

Rodney Tan (PhD)开发的锂电池充电器模块1.00版（2019年8月）包含两个阶段的锂离子电池充电过程。该充电器首先以恒定电流（CC）模式接收充电电流（A），当电池达到设定的恒定电压时，转换至饱和充电（CV）恒定电压模式。

两个 MATLAB 代码文件助力图像特征分析。关键点检测程序'' 用于提取图像的 SIFT 关键点及其描述符。imagekeypointsmatchingprogram'' 支持用户调节图像属性（如强度、旋转度等），进而验证代码的鲁棒性，并通过关键点位置匹配计算不同图像间关键点匹配的百分比。用户可根据命令窗口提示选择图像和属性。

特征选择是模式识别和机器学习领域中不可或缺的技术，从一组特征中挑选出最有效的以降低特征空间维度。在当前海量高维数据的背景下尤为重要，通过选择合适的特征选择算法，可以去除不相关和冗余特征，提升学习算法的泛化性能和运行效率。特征选择广泛应用于文本分类、生物信息学和信息检索等领域。

特征选择作为模式识别、机器学习和数据挖掘的关键预处理步骤，其重要性不言而喻。邻域作为分类学习中的核心概念，能够有效区分决策不同的样本。我们提出一种新的邻域辨别力指数，用于量化邻域关系中的差异信息，进而反映特征子集的区分能力。区别于传统的基于邻域相似度的方法，该指数直接利用邻域关系的基数进行计算。为了全面捕捉多个特征子集组合带来的区分信息变化，我们进一步扩展了辨别力指数，引入了联合辨别力指数、条件辨别力指数以及互信息辨别力指数。这些扩展指标与香农熵及其变体具有相似的性质。针对实值数据的分析，我们在辨别力指数中引入了一个名为“邻域半径”的参数。基于提出的辨别力指数，我们定义了候选特征的显著性度量，并设计了一种贪婪特征选择算法。实验结果表明，基于辨别力指数的算法相较于其他经典算法，取得了更优的性能。

特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一，而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点。基于能量学习模型，分析了基于局部能量的特征选择方法，并根据集成特征选择的原理，对基于局部能量的特征排序结果进行集成，以提高算法的稳定性。在现实数据集上的实验结果表明，集成特征选择可以有效提高算法的稳定性。

这本书籍非常适合初学者，涵盖了特征预处理的重要内容。

这是一款基于Matlab的人脸特征提取程序，专为人脸识别而设计。