Robust PCA

输电线路联合调试部分 本次仿真是基于UPS后备式电源系统进行的，利用电池储能对宿舍供电的研究。所涉及的系统有以下两个主要用途： 作为不间断电源，在电网中断时为用户提供电力备份保障； 作为电池储能装置，利用峰谷电价差获得经济效益。 仿真中用到一个时间模块，可以设置停电时间或峰谷差价储能时的市电开断时间。同时，使用测量模块监控各模块的工作情况。

线性鲁棒控制的老朋友们，Michael Green 和 David J.N. Limebeer 写的《Linear Robust Control》真挺值得一看。书里的重点内容不是大杂烩，而是专挑对你学控制、写代码有用的那些东西，讲得清楚还挺系统，尤其对搞工程落地的你来说，蛮实在的。 H∞控制这一块讲得蛮细，核心思想也直接——怎么在外部扰动下系统还能稳得住、干得漂亮。什么命令响应、干扰衰减这些通俗易懂，看完你就知道怎么优雅地“稳住系统”。 多变量频率响应设计那章我个人觉得实用，像什么奇异值分解、Nyquist 稳定性、模型误差那几节，讲的东西在你做 MIMO 系统的时候用得上。对有点项目经验的朋

这是一个完整的PCA程序，使用MATLAB编写，可直接使用样本数据进行操作。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

本项目建立PCA模型，使得PCA算子可以在任意时刻应用。实现基于MATLAB的PCA算法。

PCA 降维方法的代码实现，挺适合数据和机器学习的小伙伴。你可以用它来高维数据，你降低模型复杂度，提升计算效率。其实，PCA 的核心思想是把数据从高维空间映射到低维空间，保留主要特征，去掉噪声。这对图像、数据降维等领域有用。 在 MATLAB 里实现 PCA 也比较简单，流程大致是：先标准化数据，再计算协方差矩阵，求特征值和特征向量，进行数据转换。你可以通过princomp函数轻松完成这些操作。PCA 的优势是降维高效，但对于非线性数据效果不太好，这时候可以尝试其他降维方法，比如ICA或LLE。 如果你有实际的项目需求，这段代码应该能帮到你。别忘了，代码的实现不仅是学习 PCA 的好机会，还能

PCA 的人脸识别代码，思路清晰，逻辑完整，还蛮适合前端程序员拓宽视野的。PCA 的降维特性让它在人脸识别这块儿表现还挺稳定。核心思路是把一堆人脸图像转成灰度，抽出最有代表性的特征，变成所谓的特征脸。这样一来，识别过程不光快，还省了不少存储空间。人脸图像预这步也挺重要，像灰度化、归一化啥的都要做，做完才能跑出靠谱的协方差矩阵。PCA 里面的重点步骤，比如算协方差矩阵、找特征向量、选取主成分，都能在 MATLAB 里一条条跑通。响应也快，图形展示也方便。项目里提到的特征投影其实就是把人脸拉到一个“压缩维度”的空间中，再通过欧氏距离去比对，看新脸和谁最像。逻辑简单，效果也还不错。推荐你直接看看这些

提供了利用PCA进行人脸识别分类的完整Matlab代码，包括测试数据集。所有数据集版权归原作者所有，仅供用户测试使用。

Matlab中主成分分析（PCA）的实现方法

该包包含稳健点集的MATLAB代码，基于ICCV'05论文中描述的配准算法：“冰健和Baba C. Vemuri，一种使用高斯混合的点集配准鲁棒算法。”软件包可从以下网址免费下载：http://www.cise.ufl.edu/research/cvgmi/Software.php#gmmreg