说明：对图像做spca有监督的主成分分析降维，并通过RBF神经网络学习得到一个模型，并投影到原图来降噪。

RBF降噪 神经网络降噪 投影降维 图像降噪 图像降维

说明：PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据。

pca-排序 pca中心 投影降维 PCA-降维数 pca矩阵降维

说明：压缩感知：3维压缩感知重构算法，采用最速下降法和梯度投影原理,逐步逼近最优解。是本人精心编写调试好的，请放心使用。

压缩感知 3维压缩感知 重构算法 下降法 梯度投影

说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 ...

极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法

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说明：包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影...

matlab 识别 统计 模式

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。...

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说明：具有丰富的参数选项,用于信号特征提取、信号消噪，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，多元数据分析的主分量分析投影，通过matlab代码，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

完整 空间法 算法 matlab 程序

说明：包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，相关分析过程的matlab方法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,多元数据分析的主分量分析投影，包含收发两个客户端的链路级通信程序,仿真效果非常好。

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