局部Fisher判别分析在故障检测与诊断中的应用

redis announce 的问题排查，真的是 Redis 运维里的一个老大难。你是不是也遇到过明明服务好好的，Sentinel 突然就说主节点下线？挺烦人的。其实多时候都是announce-ip没配置好，节点对外报了个内网地址，Sentinel 或客户端压根连不上，就直接判你“死亡”了。 Redis 的主从复制机制，简单说就是主节点负责写，从节点负责读。主节点一边求，一边把数据同步到从节点，响应也快，扩展性还不错。问题是，一旦主节点挂了，从节点得赶紧顶上。这时候，Sentinel就得站出来搞故障切换了。 那redis announce是干啥的？其实就是 Redis 节点之间互相“打招呼”，

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

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。

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。

本资源讲解判别分析概念、Fisher线性判别，并提供相关算例。

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。

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。

多元统计课程设计的 Fisher 判别法例子，真的挺值得一看。从东部 11 个省份的居民收入数据入手，搞清楚怎么用Fisher 判别法做分类，思路清晰，例子也接地气。讲到了 SPSS 里的操作步骤，比如在Analyze > Classify > Discriminant里设置变量，怎么选统计量、路径等，讲得蛮细。还有一点实用——它直接给出了判别函数，比如D₁和F₁的公式，拿来就能套用。你要是刚接触 Fisher 方法，或者想用它做城市经济类，这篇内容真还不错。顺带说一句，文末还列了不少扩展阅读链接，比如线性判别函数、SPSS 多元、基于距离的判别方法，挺方便继续深入。如果你也在搞课程设计，或者

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