时序分解 | MATLAB实现基于SVD奇异值分解的信号分解分量可视化
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效果一览
基本介绍
SVD分解重构算法，MATLAB程序，奇异值分解 (Singular Value Decomposition)是一种常见的矩阵分解方法，用于将矩阵分解成三个矩阵的乘积。在信号处理中，SVD 可以用于特征提取、信号降维、图像压缩等方面。SVD 的一个重要应用是主成分分析 (PCA)，可以用于提取数据中的主要特征。
从Excel表格中读取，直接替换数据就可以使用，不需要对程序大幅度改动。程序内有详细注释，便于理解程序运行。。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式：私信回复MATLAB实现基于SVD奇异值分解的信号分解分量可视化。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
cosD = pdist(meas,'cosine');
clustTreeCos = linkage(cosD,'average');
cophenet(clustTreeCos,cosD)
ans =
0.9360
[h,nodes] = dendrogram(clustTreeCos,0);
h_gca = gca;
h_gca.TickDir = 'out';
h_gca.TickLength = [.002 0];
h_gca.XTickLabel = [];
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版权声明：本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826
figure
hidx = cluster(clustTreeCos,'criterion','distance','cutoff',.006);
for i = 1:5
clust = find(hidx==i);
plot3(meas(clust,1),meas(clust,2),meas(clust,3),ptsymb{
i});
hold on
end
hold off
xlabel('Sepal Length');
ylabel('Sepal Width');
zlabel('Petal Length');
view(-137,10);
grid on
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原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
