瑕疵检测代码-matlab-Penalized-Mixed-Effects-Decomposition:PMD：针对功能数据的惩...

瑕疵检测代码-matlab 混合效应分解 PMD：佐治亚理工学院的Yue，Xiaowei创建的功能数据的混合混合效应分解 介绍 该代码用于惩罚混合效果分解（PMD）方法。 PMD方法可以将配置文件（曲线/功能数据）分解为四个部分：固定效果，法线效果，次品效果和噪声。 PMD方法可用于在线拉曼光谱的多通道轮廓检测，也可用于其他信号（轮廓/功能数据）的特征提取。 参考： 岳X.，严H.，朴JG，梁Z.，史J.，“基于在线拉曼光谱的多通道轮廓监测的基于小波的混合效应分解”，IEEE Transactions on Automation科学与工程（印刷中）.DOI：10.1109 / TASE.2017.2772218。 论文摘要： 轮廓（尤其是高维非线性轮廓）的建模和分析是统计过程控制中一个重要且具有挑战性的主题。 常规的混合效应模型在解决在线拉曼光谱的多通道轮廓检测问题时有几个局限性，例如无法从随机效应中分离缺陷信息，计算效率低下以及无法处理高维提取系数。 为了解决拉曼光谱中的多通道轮廓检测问题，提出了一种新的基于小波的惩罚混合效应分解（PMD）方法。 提出的PMD利用线性约束的正则化高维