chenmi123321的博客

表面肌电信号结合小波，EMD,EEMD,CEEMDAN降噪代码% EMD—EEMD—CEEMDAN-小波阈值法降噪研究clc;clear;close all;datastruct = ghdf5read('cb_neifan12021.03.05_15.43.24.hdf5');SEMGdata = datastruct.RawData.Samples;%fNoisy = SEMGdata(1,1000:2000).'; fNoisy = SEMGdata(1,9601:12000).

PCA特征降维matlab代码clc;clear all; %x = xlsread('D:\实验项目\程序\肌电信号分析\腕关节\绝对值均值特征2.xlsx', 'sheet1', 'B2:M140'); %x = xlsread('C:\Users\80590\Desktop\BP分类\腕关节特征2.xlsx', 'sheet2', 'A2:I114'); x = xlsread('C:\Users\80590\Documents\MATLAB\BP分类\测试\两次实验合并特征值1', 'sh

PCA（Principal Component Analysis） 是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量。1.引言在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标