拉曼光谱结合PCA-LDA在无损区分寿山石与老挝石中的应用

PCA和LDA的原始论文与Matlab程序实现。PCA原始论文为文字版，非常见扫描版。

拉曼光谱的背景干扰，起来其实挺让人头大的。这个 MATLAB 小程序就挺好用的，主要是用来做背景去除，操作不复杂，效果还挺稳。如果你也经常光谱数据，那这个工具可以省不少事。

MATLAB开发中，专注于钉螺清除和拉曼光谱尖峰去除的技术应用。

分析了红外与拉曼光谱学的基本原理及其在现代测试方法中的应用，帮助读者全面理解这些先进技术的应用与意义。

自述文件###Summary ### CRIKit提供了用于预处理相干拉曼光谱数据的实用方法。该工具包包含关键组件，包括Kramers-Kronig关系相位检索、非对称最小二乘基线去趋势以及非对称重加权惩罚最小二乘法。这些功能仅为该软件的一部分。有关详细信息，请查阅以下联系信息。 ＃＃＃设置＃＃＃ MATLAB：下载源代码并将其添加到MATLAB路径。 Python：下载源代码到文件夹。请注意，附带一个IPython笔记件，推荐将其放置在本地IPython笔记件夹以便访问。 ###依赖关系### MATLAB：适用于MATLAB 2013a及更新版本。 Python：要求Python >= 3

使用Matlab实现人脸特征提取的过程中，PCA技术发挥了重要作用。

提供了关于人脸识别的训练和测试样本，详细展示了PCA方法在人脸识别和分类中的代码和注释，有助于读者深入理解。

PCA算法是一种经典的人脸识别算法，在Matlab平台上展现出良好的应用效果。

这是一份完全可用的人脸识别matlab代码，采用主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）方法提取特征进行识别。