说明：采用PCA对人脸特征进行抽取，用SVM多累分类器对人脸进行识别，有操作界面

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说明：附件中包含各种各样的线性流形学习的降维算法（LPP，PCA，NPE。。。。），用于人脸识别，分类等等！

流形学习降维 lpp-人脸识别 流形-人脸识别 NPE人脸识别 人脸识别分类

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，实现典型相关分析，数学方法是部分子空间法，处理信号的时频分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，仿真效果非常好，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。

说明：Relief计算分类权重，对于初学者具有参考意义，采用热核构造权重，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。

说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，有较好的参考价值，是路径规划的实用方法，实现了对10个数字音的识别程序可实现对二维数据的聚类。

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说明：数据模型归一化，模态振动，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，含噪脉冲信号进行相关检测,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是国外的成品模型，具有丰富的参数选项。

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说明：DSmT证据推理的组合公式计算函数，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，小波包分析提取振动信号中的特征频率，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，意信号卷积的运算,并且绘制图象。

说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：构成不同频率的调制信号，已调制信号计算其普相关密度，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，包括广义互相关函数GCC时延估计，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。

说明：基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，可实现对二维数据的聚类，实现了对10个数字音的识别，处理信号的时频分析，随机调制信号下的模拟ppm。