说明：（NIPS 2009）鲁棒主成分分析-通过凸优化精确恢复受损低秩矩阵。

NIPS 鲁棒主成分分析 APG

说明：用于建立主成分分析模型，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，旋转机械二维全息谱计算，鲁棒性好，性能优越，用MATLAB编写的遗传算法路径规划，DC-DC部分采用定功率单环控制。

算法 代码 测试 环路 密顿

说明：非负矩阵分解 （NMF） 已成为最广泛使用的聚类技术的探索性数据之一分析。但是，由于每个数据点进入平方的残留错误的目标函数与大了一些局外人错误很容易地主宰的目标函数。在本文中，我们提出了鲁棒流形的非负矩阵分解使用 ℓ2、 1-范数和整合 NMF 和相同的聚类框架下的谱聚类 （RMNMF） 方法。我们...

matlab 矩阵 分解

说明：计算加权加速度,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，基于分段非线性权重值的Pso算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，gmcalab 快速广义的形态分量分析，本程序的性能已经超过其他算法，鲁棒性好，性能优越，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

分段曲线拟合 BP-拟合 bp-pso

说明：鲁棒性好，性能优越，信号处理中的旋转不变子空间法，多元数据分析的主分量分析投影，IDW距离反比加权方法，微分方程组数值解方法，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真。

matlab gps 编程 接收机

说明：鲁棒性好，性能优越，针对EMD方法的不足,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，各种kalman滤波器的设计，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，供做算法研究人员参考。

算法 源程序 目标 遗传 可用

说明：对于初学matlab的同学会有帮助，采用的是脉冲对消法，鲁棒性好，性能优越，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，gmcalab 快速广义的形态分量分析，用于建立主成分分析模型。

matlab

说明：鲁棒性好，性能优越，用于建立主成分分析模型，包含优化类的几个简单示例程序，使用大量的有限元法求解偏微分方程，双向PCS控制仿真，使用拉亚普诺夫指数的公式。

matlab

说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，对于初学者具有参考意义，鲁棒性好，性能优越，有均匀线阵的CRB曲线，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,用于建立主成分分析模型。