Robust PCA

输电线路联合调试部分 本次仿真是基于UPS后备式电源系统进行的，利用电池储能对宿舍供电的研究。所涉及的系统有以下两个主要用途： 作为不间断电源，在电网中断时为用户提供电力备份保障； 作为电池储能装置，利用峰谷电价差获得经济效益。 仿真中用到一个时间模块，可以设置停电时间或峰谷差价储能时的市电开断时间。同时，使用测量模块监控各模块的工作情况。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

该包包含稳健点集的MATLAB代码，基于ICCV'05论文中描述的配准算法：“冰健和Baba C. Vemuri，一种使用高斯混合的点集配准鲁棒算法。”软件包可从以下网址免费下载：http://www.cise.ufl.edu/research/cvgmi/Software.php#gmmreg

DFT的MATLAB源代码 DFT-水印方法 这项研究评估了由于在图像的频域中实施水印而导致的图像质量下降。结果，开发了最小化水印实现对图像的整体质量的影响的水印方法。水印嵌入在傅立叶变换的幅度中。峰值信噪比用于评估质量下降。获得的结果用于开发水印策略，该策略选择实现的最佳半径以最大程度地降低质量下降。在1000幅图像的数据集上评估了该方法的鲁棒性。检测率和接收器工作特性表现出了对 打印扫描过程，打印凸轮过程，调幅半色调以及来自StirMark基准软件的攻击的强大鲁棒性。该出版物的PDF随附在存储库中，但请注意，该论文已发表在《电子成像杂志》上，并且可以找到。如果您使用该代码，请相应引用。

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。

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。

PCA算法在数据分析中具有重要的应用价值，特别是在降维和特征提取方面。Matlab提供了便捷的工具和函数来实现PCA算法，可以帮助研究人员和工程师更高效地处理数据。通过Matlab，用户可以轻松地进行数据预处理、主成分分析和结果可视化，从而加快分析过程，提升数据处理的效率。

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

C. Qian, X. Fu, N.D. Sidiropoulos, L. Huang, and J. Xie explore phase retrieval in the presence of outliers in their paper published in the IEEE Transactions on Signal Processing. Typically, phase retrieval algorithms perform well under Gaussian noise; however, their performance severely degrades with significant data corruption. This study investigates heavy-tailed phase retrieval techniques, proposing p-norm estimators (0 < p>imprecise alternating optimization are introduced to tackle the resulting optimization problem. Notably, the core minimization step can be interpreted as iterative reweighted least squares and gradient descent. The authors discuss the convergence properties of the algorithms and derive the Cramer-Rao Bound (CRB). Simulations demonstrate that the proposed algorithms are effective and close to optimal.