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数据驱动PCA、ICA和KICA故障检测仿真研究
数据驱动PCA、ICA和KICA故障检测仿真研究
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数据驱动PCA、ICA和KICA故障检测仿真研究
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PCA用于故障检测
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PCA算法作为多元统计方法的一种,是通过线性空间变换求取主元变量,将高维数据空间投影到低维主元空间,从而消除观测数据之间的冗余信息,得到主元模型和统计控制限。新的映射空间由原始数据变量的线性组合构成。由于投影空间统计特征向量彼此正交,则消除了变量间的关联性,简化了原始过程数据特性分析的复杂程度。内容包括主元的定义和获取,以及通过主元的数据重构。 PCA算法适用于线性、高斯分布的数据,实现数
PCA数据监测和故障识别.py
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本代码是基于PCA的数据监测和故障识别,训练集数据和测试集数据是随机生成的数据,测试集是在训练集的基础上添加的噪音当作故障数据,开发环境为python。
采用PCA和ICA方法语音识别
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采用PCA和ICA方法对孤立汉语拼音的字母读音进行语音识别
fastKICA,快速核ICA
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Shen, H., S. Jegelka and A. Gretton: Fast Kernel-Based Independent Component Analysis, IEEE Transactions on Signal Processing 57(9), 3498-3511, 2009.
数据驱动的优化分布式动态PCA,可有效监控大规模动态过程
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PCA故障检测.rar_PCA故障_equator92k_pca_故障 数据_故障检测
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"equator92k"可能是某种复杂的机械设备或电子系统,而提供的数据集包含了其在不同工况下的表现,包括正常运行和故障情况。通过分析这些数据,可以深入理解PCA在实际故障检测中的应用和效果。 总的来说,PCA故障检测...
大数据-算法-基于数据驱动的复杂工业过程故障检测方法研究.pdf
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其次,本文提出了一种皋于距离空间统计量分析(DSSA)的多模态过程故障检测方法,该方法可以对正常数拯与故障数据彼此之间的距离关系进行比较,构建样本在距离空间中的表达形式,并运用统计量分析方法提取高阶统计信息...
Python中MNE库的EEG数据(PCA和ICA)预处理.zip
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通过使用MNE库和提供的源代码,研究者可以深入理解PCA和ICA在EEG数据预处理中的应用,并进行自己的实验和分析。 这个压缩包的资源提供了实践和学习PCA和ICA的好机会,不仅可以了解这两个技术的基本原理,还可以通过...
6.zip_KPCA SVM_SVM 故障检测_cstr pca_pca 故障_故障检测
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在故障检测场景中,SVM可以构建一个决策边界,将正常状态和故障状态分开,从而进行有效的故障识别。由于SVM的泛化能力强,即使在训练样本较少的情况下也能达到较好的性能。 提到的“检测率为百分之九十九,故障识别...
PCA222.zip_KPCA 故障检测_KPCA matlab 故障_PCA 故障诊断_kpca 故障诊断
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PCA和KPCA用于故障诊断与检测,对过程有很好的监控能力
基于PCA法的故障检测(含matlab代码).zip_FAULT DETECTION _PCA 故障_pca 故障_故障建模_
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PCA,即主成分分析(Principal Component Analysis),是一种广泛应用于数据降维和特征提取的方法,尤其在故障检测领域中有着重要应用。本资料包提供了一种基于PCA法的故障检测方案,包括理论建模和MATLAB代码实现,...
PCA故障诊断.zip_PCA 故障诊断_fault diagnosis pca_matlab故障_故障数据_故障诊断
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PCA(主成分分析)是一种广泛应用于数据分析和故障诊断的技术,它通过线性变换将原始高维数据转换为一组线性不相关的低维特征向量,即主成分。这些主成分尽可能保留原始数据的信息,同时降低数据的复杂度,使得后续...
PCA-ICA.zip_ICA 非线性信号_PCA ICA 信号_PCA——ICA_kernel independent_非降维
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PCA(主元分析)与ICA(独立成分分析)是两种广泛应用于数据分析和信号处理的统计方法,它们在理解和简化高维数据集时起着至关重要的作用。这两种技术都是降维技术,但它们的核心理念和应用有所不同。 PCA是一种...
PCA故障诊断,Python实现
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- **可视化**:可以使用`matplotlib`将原始数据和降维后的数据进行二维可视化,以便直观理解主成分的分布和故障模式。 4. **PCA的局限性** 虽然PCA在许多场景下表现优秀,但也有其局限性,如无法处理非线性关系、...
基于主成分分析(PCA)的故障诊断
浏览:163
- **源码**:可能有Python实现的PCA降维和故障诊断的代码,可能使用了`sklearn`库中的PCA类。 - **数据集**:可能包含模拟或实际设备的运行数据,用于训练和测试PCA模型。 - **报告**:可能详述了PCA在故障诊断中的...
基于PCA和ICA的人脸识别
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### 基于PCA和ICA的人脸识别 #### 摘要与背景 本文探讨了一种结合主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)的人脸识别技术。该技术旨在提高人脸识别系统的性能,尤其是在应对光照变化、表情差异以及姿势变动等挑战...
PCA检测可用.rar_7GR_PCA故障_pca spe_pca spe_故障检测
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其中的文件可能包括PCA算法的实现代码、故障数据集、计算出的SPE和T方值,以及可能的可视化结果。使用者可以通过这些资料了解如何利用PCA进行故障检测,如何调整输入参数以优化模型性能,并理解SPE和T方在故障检测中...
pca_PCA故障检测程序_PCA故障_田纳西伊斯曼_源码.rar.rar
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在故障检测领域,PCA可以被用来识别设备的异常行为,因为正常运行和故障状态下的数据模式会有显著差异。田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman)过程是化工领域一个著名的模拟过程,常用于测试和验证故障诊断系统的效果...
pca_ica_ICA_PCA奇异_主成分分析pca_PCA_ICA_
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PCA(主成分分析)和ICA(独立成分分析)是两种常用的数据降维和特征提取方法。在数据分析和机器学习领域,它们被广泛应用于处理高维度数据,以减少数据的复杂性,同时保持数据的主要信息。 PCA是一种线性变换技术...
pca_PCA故障检测程序_PCA故障_田纳西伊斯曼.zip
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田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman)公司是一家知名的化工企业,其工艺过程数据集常被用作工业过程控制和故障诊断的基准案例。 首先,我们来理解PCA的基本概念。PCA通过线性变换将原始高维数据转换为一组各维度线性...
PLSPCAT2andspe.rar_PCA t2_PLS 故障检测_PLS故障_pca SPE t2_故障检测
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故障检测,分别是pls和pca,计算spe和t2控制量。
基于PCA算法的TE过程故障诊断程序.rar_PCA 故障诊断_TE 故障_matlab_pca_故障诊断 matlab
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PCA算法在此领域的应用主要是通过提取数据的主要特征,识别异常模式,从而帮助检测和定位故障。 PCA的基本思想是将高维度的数据转换到低维度空间,同时保持数据集内的方差最大。在故障诊断中,这通常意味着识别出...
【故障诊断分析】ICA故障监测含Matlab源码.zip
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1.版本:matlab2014/2019a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像...5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信
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PCA,即主成分分析(Principal Component Analysis),是一种广泛应用于数据分析领域的统计方法,尤其在故障诊断、特征提取和数据降维方面。在这个PCA.zip文件中,包含了一个利用PCA技术进行故障诊断的实例,这对于...
基于PCA的TE过程故障诊断(Matlab代码)
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基于PCA的TE过程故障诊断技术是在 Process Industry 中应用的故障诊断方法,通过使用 Principal Component Analysis(PCA)算法来减少高维数据的维数,并将其转换为低维空间中,实现对 Process Industry 中的故障...
Matlab PCA and ICA Package(MatlabPCA,ICA包)
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PCA(主成分分析)和ICA(独立成分分析)是两种常用的数据降维和特征提取方法,在机器学习、信号处理和图像分析等领域有着广泛的应用。在Matlab中,这两个概念可以通过专门的工具包来实现,方便研究人员和工程师进行...
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