随着现代制造业朝着大型化、柔性化、智能化发展，保障生产设备的安全运转越发重要。提出了基于PCA-SVM算法的轴承故障诊断分析模型。该模型提取轴承振动信号的时域指标参数，并运用主成分分析法（PCA）对指标参数进行优化和选择，利用降维思想，将多参数转化为综合参数，将综合特征值作为支持向量机（SVM）分类器的输入向量训练分类模型，最后运用测试集进行故障诊断实验，实验表明PCA-SVM模型可以帮助提高模型分类效率和精度，快速排查定位轴承故障，从而降低由故障导致的生产问题，减少经济损失。
2021-09-15 20:19:35
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针对情感识别进行研究，提出基于主成分分析法（PCA）过滤小波变换结合自回归模型提取的信号特征方法，并基于梯度提升分类树以实现情感分类.将特征提取的重点放在脑电信号变化情况以及小波分量变化情况作为脑电信号特征.采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP，提取8种正负情绪代表各个脑区的14个通道脑电数据.结果表明，算法对8种情感两两分类识别平均准确率为95.76%，最高准确率为98.75%，可为情感识别提供帮助.
2021-09-08 09:17:36
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对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵，也可以扩展开，看成一个矢量，如一幅N*N 象素的图像可以视为长度为N2 的矢量，这样就认为这幅图像是位于N2 维空间中的一个点，这种图像的矢量表示就是原始的图像空间，但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。图像识别的基本思想首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度。
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2021-09-06 17:20:03
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PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。
识别步骤：
① 选择训练样本
② 计算样本平均数字特征，数字特征空间
③ 读取待识别数字，进行连通分量分割，确定需要识别数字个数
④ 通过判别式进行分类
2021-08-30 16:24:23
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