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说明：主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。
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说明：主成分分析（PCA）的增量实施。 该算法在线更新每个变换系数矩阵新样本，而无需将所有样本保留在内存中。 在某种意义上，该算法在形式上等效于通常的批处理版本给定一个样本，将变换系数设置在末尾过程是相同的。 实时讨论了应用PCA的意义。
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说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，使用大量的有限元法求解偏微分方程，匹配追踪和正交匹配追踪，采用波束成形技术的BER计算，使用matlab实现智能预测控制算法，用MATLAB实现的压缩传感，脉冲响应的相关分析算法并检验。
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说明：滤波求和方式实现宽带波束形成，Relief计算分类权重，matlab小波分析程序，针对EMD方法的不足,多元数据分析的主分量分析投影，在matlab R2009b调试通过。
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