使用python编写了基于PCA的故障检测程序，输入训练数据和测试数据即可。代码中的数据是自行构造的测试数据，可导入自己需要的数据。 亲自编写，可以运行。

《ARM Linux嵌入式网络控制系统》书中提到有光盘代码，但是没有光盘，这个是书中ARM9服务器端的代码，包括Web服务器，数据库，CGI等等内容

核主元分析 (Kernel Principal Component Analysis, KPCA) 语言：MATLAB 版本：V2.2 ----------------------------------------------------- 创作不易，欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议，请发邮件至：iqiukp@outlook.com 可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写 ----------------------------------------------------- 主要特点 1. 易于使用的 API 2. 支持基于 KPCA 的数据降维、特征提取、数据重构 3. 支持基于 KPCA 的故障检测和故障诊断 4. 支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid, laplacian) 5. 支持基于主元贡献率或给定数字的降维维度/主元个数选取 ----------------------------------------------------- 注意 1. 仅支持基于高斯核函数的故障诊断 2. 核函数的参数对KPCA 模型的性能影响很大 3. 此代码仅供参考

东北大学网络控制系统课程Truetime工具箱仿真源程序

### 一种自适应阈值曲波图像去噪算法 #### 摘要 本文提出了一种新型的图像去噪算法，该算法通过自适应选择阈值来提高曲波变换后的图像去噪效果，同时保留更多图像细节。曲波变换作为一种有效的多尺度分析工具，能够很好地处理图像中的线性奇异性，为含有边缘的图像提供最优稀疏表示。然而，传统曲波去噪方法在实际应用中并未充分利用曲波系数的特点，导致图像细节丢失。为解决这一问题，本文引入了一种基于自适应阈值的曲波去噪算法，通过对图像经曲波变换后各尺度系数的能量分布特性进行分析，选择合适的阈值进行软阈值处理。 #### 关键词解析 - **图像去噪**：指去除图像中的随机噪声，同时尽可能保持图像的有用信息（如纹理、边界等）的过程。 - **曲波变换**：是一种最近发展的多尺度变换技术，特别适合于处理包含边缘和线性奇异性的图像。 - **自适应阈值**：是指根据图像数据本身的特点动态调整阈值大小的技术，以达到最佳去噪效果。 #### 引言 曲波变换是近年来发展起来的一种重要的多尺度变换技术，其特点在于能够高效地表示图像中的曲线边缘。相比传统的小波变换，曲波变换引入了方向性参数，这使得它能够更好地捕捉图像中的线性结构。然而，在实际应用中，尤其是在图像去噪方面，大多数曲波去噪算法仍然依赖于固定的阈值（例如蒙特卡罗阈值），这种方法虽然简单，但往往无法充分考虑图像的具体特征，从而导致细节损失。 #### 快速曲波变换概述 快速曲波变换是一种高效的曲波变换实现方式，它克服了传统曲波变换中存在的计算复杂度高和冗余问题。快速曲波变换能够更准确地捕捉图像中的曲线边缘，同时减少了计算量。具体而言，快速曲波变换通过构造特定的“母曲波”并使用频带剖析和局部化的思想，实现了对多维信号中曲线型奇异性更精确的表示。 #### 基于自适应阈值的曲波图像去噪算法 本节详细介绍了提出的基于自适应阈值的曲波图像去噪算法。该算法的核心在于利用图像曲波系数的能量分布特性来动态确定阈值，以达到更好的噪声抑制效果同时最大限度地保留图像细节。具体步骤包括： 1. **曲波变换**：首先对输入图像进行快速曲波变换，获取不同尺度下的曲波系数。 2. **能量分布分析**：分析每个尺度上曲波系数的能量分布，识别出哪些系数更可能代表图像的真实信息而非噪声。 3. **阈值确定**：基于能量分布分析的结果，动态调整阈值。这一过程通常涉及统计方法，如估计噪声的标准差，并结合曲波系数的特性。 4. **软阈值处理**：对曲波系数进行软阈值处理，去除小于阈值的系数，以消除噪声。 5. **逆曲波变换**：通过逆曲波变换恢复图像。 #### 实验结果与分析 为了验证所提算法的有效性，本文进行了多个实验，包括使用不同类型的测试图像和不同强度的高斯白噪声。实验结果显示，与传统的基于蒙特卡罗阈值的曲波去噪方法相比，基于自适应阈值的方法能够显著提高峰值信噪比（PSNR），同时更好地保持图像细节。此外，通过对比不同噪声水平下的去噪结果，证明了该算法具有良好的鲁棒性和灵活性。 #### 结论 本文提出了一种基于自适应阈值的曲波图像去噪算法。该算法通过对图像经曲波变换后各尺度系数的能量分布特性进行分析，选择合适的阈值进行软阈值处理，以更好地实现去除噪声与保护图像细节之间的平衡。实验结果表明，该算法不仅能够有效地去除高斯白噪声，还能显著提高图像的质量，特别是在保护图像细节方面表现突出。未来的研究方向可能包括探索更先进的曲波变换技术以及更精细的阈值选择策略，以进一步优化去噪性能。

本文件使用小波阈值法图像去噪.包括软阈值,硬阈值,及折中阈值去噪,并在折中阈值去噪方法基础上加入自适应算法,得到较好结果.

基于直方图的灰度图二值化程序，可以针对图片，自动寻找一个合适的阈值进行二值化，自己编写的，基于Matlab的程序。

文档中包含了基于pca法故障检测的建模步骤，还有该方法的matlab实现，并附有关键代码的解释说明

Truetime在网络控制系统仿真中的应用

利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景，使用固定阈值和自适应阈值