時(shí)序分解 | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于SVD奇異值分解的信號(hào)分解分量可視化
效果一覽
基本介紹
SVD分解重構(gòu)算法，MATLAB程序，奇異值分解 (Singular Value Decomposition)是一種常見(jiàn)的矩陣分解方法，用于將矩陣分解成三個(gè)矩陣的乘積。在信號(hào)處理中，SVD 可以用于特征提取、信號(hào)降維、圖像壓縮等方面。SVD 的一個(gè)重要應(yīng)用是主成分分析 (PCA)，可以用于提取數(shù)據(jù)中的主要特征。
從Excel表格中讀取，直接替換數(shù)據(jù)就可以使用，不需要對(duì)程序大幅度改動(dòng)。程序內(nèi)有詳細(xì)注釋，便于理解程序運(yùn)行。。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-678371.html
程序設(shè)計(jì)
- 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式：私信回復(fù)MATLAB實(shí)現(xiàn)基于SVD奇異值分解的信號(hào)分解分量可視化。
%% 清空環(huán)境變量
warning off % 關(guān)閉報(bào)警信息
close all % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗
clear % 清空變量
clc % 清空命令行
cosD = pdist(meas,'cosine');
clustTreeCos = linkage(cosD,'average');
cophenet(clustTreeCos,cosD)
ans =
0.9360
[h,nodes] = dendrogram(clustTreeCos,0);
h_gca = gca;
h_gca.TickDir = 'out';
h_gca.TickLength = [.002 0];
h_gca.XTickLabel = [];
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版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「機(jī)器學(xué)習(xí)之心」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826
figure
hidx = cluster(clustTreeCos,'criterion','distance','cutoff',.006);
for i = 1:5
clust = find(hidx==i);
plot3(meas(clust,1),meas(clust,2),meas(clust,3),ptsymb{i});
hold on
end
hold off
xlabel('Sepal Length');
ylabel('Sepal Width');
zlabel('Petal Length');
view(-137,10);
grid on
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版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「機(jī)器學(xué)習(xí)之心」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826
參考資料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-678371.html
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