稳健PCA

这份Matlab代码涵盖了鲁棒PCA和SPCP的多种变体，帮助研究人员快速实现相关算法。

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

如果你正在用 R 进行数据，PCA（主成分）是一个超级好用的降维工具。尤其在面对高维数据时，PCA 不仅能帮你减少计算量，还能提取出数据中的主要特征，保留大部分信息。其实，PCA 在 R 中挺，你可以通过prcomp()函数来轻松实现。要记得，数据的预重要，标准化或归一化是必须的，否则结果会偏离预期。作者这本《Practical Guide to Principal Component Methods in R》不仅讲了基本的 PCA 原理，还了多实用的代码示例和案例研究，帮你从理论到实践一步步掌握。书中还提到了一些可视化工具，像ggplot2，让你可以把降维后的数据以图表方式展现出来，你更直

这是一个完整的PCA程序，使用MATLAB编写，可直接使用样本数据进行操作。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

本项目建立PCA模型，使得PCA算子可以在任意时刻应用。实现基于MATLAB的PCA算法。

瞬时频率的计算方法你是不是总觉得不太靠谱，尤其遇上非零均值或者有点线性漂移的信号？InstantFrequencyOCMethod这个程序就挺好用，核心用了个叫“密切圆法”的小技巧，蛮巧妙的，挺稳。比起传统的 Gabor 方法，它更不容易算出什么负频率那类奇怪结果。 代码是基于MATLAB开发的，操作也简单。输入是你采样好的信号列矩阵和采样率，输出就是一个对应的瞬时频率列矩阵。关键是它从粒子速度而不是粒子轨迹入手，这样一来即使你信号有点偏移也没事，结果还挺稳。 背后原理参考了 Hsu 他们那篇 2011 年的论文，学术味儿是有，但用起来其实不难。适合那些非平稳信号的场景，比如水下声学、地震波、

提供了利用PCA进行人脸识别分类的完整Matlab代码，包括测试数据集。所有数据集版权归原作者所有，仅供用户测试使用。

Matlab中主成分分析（PCA）的实现方法

PCA 降维方法的代码实现，挺适合数据和机器学习的小伙伴。你可以用它来高维数据，你降低模型复杂度，提升计算效率。其实，PCA 的核心思想是把数据从高维空间映射到低维空间，保留主要特征，去掉噪声。这对图像、数据降维等领域有用。 在 MATLAB 里实现 PCA 也比较简单，流程大致是：先标准化数据，再计算协方差矩阵，求特征值和特征向量，进行数据转换。你可以通过princomp函数轻松完成这些操作。PCA 的优势是降维高效，但对于非线性数据效果不太好，这时候可以尝试其他降维方法，比如ICA或LLE。 如果你有实际的项目需求，这段代码应该能帮到你。别忘了，代码的实现不仅是学习 PCA 的好机会，还能