局部Fisher判别分析在故障检测与诊断中的应用

利用MATLAB进行基于观察者的故障检测与诊断 该代码资源提供了一种基于观察者的故障检测与诊断（FDD）方案，适用于线性参数变化（LPV）系统。方案包含两种类型的观察者： 降阶LPV观测器（LPV-RUIO）：用于执行器故障的检测、隔离和估计。 全阶LPV未知输入观察器（LPV-UIOO）：用于传感器故障的检测、隔离和估计。 观察者的设计、收敛和稳定性条件基于线性矩阵不等式（LMI），确保了方案的可靠性。该方法的主要目标是为非线性系统提供一种基于新型模型的观察者技术进行故障检测和诊断。代码中包含两个典型化学工业过程的仿真结果，展示了该方法的实现和性能。 运行环境需求： 处理器：i5-33

探讨了如何利用时间序列数据挖掘技术来进行故障检测，详细分析了其在工业和技术应用中的潜力和优势。

判别分析是一种重要的数据分析方法，广泛应用于统计学和机器学习领域。在MATLAB中，判别分析可以通过多种方法实现，例如线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）和支持向量机（SVM）等。这些方法不仅能够帮助研究人员有效地处理数据，还可以提供高效的分类和预测能力。此外，MATLAB还提供了丰富的资源，包括相关的源码和PPT，帮助用户深入理解和应用判别分析技术。

数据集包含基于气候数据进行分类的Fisher线性判别分析（LDA）示例。

本资源讲解判别分析概念、Fisher线性判别，并提供相关算例。

判别分析是一种多变量技术，将不同的观察集分离到预先定义的组中。它是一种探索性过程，主要用于分离具有相等协方差矩阵的正常群体。在判别分析之前，通常执行多变量方差分析来检验组均值向量之间的差异。该技术通过寻找判别式来描述来自已知种群的观察的差异特征，以实现种群的最大化分离。判别分析的输入包括多元数据矩阵、先验概率向量（如果未知则默认为1，如果已知则设为2并提供值）、显著性水平（默认为0.05）。输出结果包括完整的多元方差分析表、平均向量、先验概率向量、组间马氏距离的检验、分类函数（用于分组）、错误分类列表及总体正确分类百分比。

MATLAB开发 - 简单故障检测。基于 MATLAB Simulink 直方图法的 简单叶病分析。

在TE的过程故障诊断中，KPCA（核主成分分析）提供了强大的支持。以下是一个实用的MATLAB程序，能够有效地实施KPCA方法来分析TE过程中的数据，帮助识别潜在的故障。希望这个程序能够为您的工作带来便利。

这是一份多类训练集的线性判别分析源代码，专为铜浮选工况识别而设计，采用matlab语言编写。