PCA（主成分分析）算法，主要用于数据降维，保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。
实现数据降维的步骤：1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵2、求样本矩阵的协方差矩阵3、求协方差矩阵的特征值和特征向量4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。
5、用映射矩阵对数据进行映射，达到数据降维的目的。

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相空间重构分形维数主要用于故障诊断模式识别等领域

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

VCU整套开发源码+PCB原理图+详细资料开发流程说明书，从底层程序到上层界面，以及故障诊断等，全部包含在内，十分丰富的资源。
电动汽车整车控制器（VCU）是电动汽车整车控制系统的核心部件，它采集电机控制系统信号、加速踏板信号、制动踏板信号及其他部件信号，根据驾驶员的驾驶意图综合分析并做出相应判断后，计算出运行所需要的电机输出转矩等参数，从而协调各个动力部件的运动，保障电动汽车的正常行驶。
此外，可以通过充电和制动能量回收等实现较高的能量效率。
在完成能量和动力控制的同时，还监控下层的各部件控制器的动作，它对汽车的正常行驶、电池能量的制动回馈、网络管理、故障诊断与处理、车辆状态监控等功能起着关键作用。

机械故障诊断学（屈梁生）pdf

原创Matlab的BP网络用于齿轮箱的故障诊断-BP_net.m做的一个比较简单BP网络应用于齿轮箱故障诊断的例子，跟大家分享以下

系统性能和产品质量要求的不断提高和成本效率的不断提高，技术过程的复杂性和自动化程度不断提高。
这一发展需要更多的系统安全性和可靠性。
今天，围绕自动系统设计的一个最关键的问题是系统的可靠性。
提高系统可靠性和可靠性的传统方法是提高单个系统组件（如传感器、执行器、控制器或计算机）的质量、可靠性和鲁棒性。
即使如此，也无法保证系统的无故障运行。
因此，过程监控和故障诊断正成为现代自动控制系统的组成部分，并且通常由立法机构规定。
自20世纪70年代初开始，基于模型的故障诊断技术得到了显著的发展。
在工业过程和自动控制系统中的大量成功应用证明了其在动态系统故障检测中的有效性。
如今，基于模型的故障诊断系统已完全集成到车辆控制系统、机器人、运输系统、电力系统、制造业公共关系中。

汽车电气系统故障诊断分析

联想PC故障诊断解决方案测试脚本库为联想PC故障诊断解决方案的辅助测试工具。
本工具按照部件类别及故障现象进行分类，集成了常见故障的多种测试脚本，并针对每个脚本明确标注了测试脚本的用途、预估测试耗时及覆盖率等信息，协助工程师根据故障现象无需自行定义测试对象及测试脚本或择优选用合适的部件分类脚本,更方便的进行故障诊断及维修完成后的验机操作。
注意：本工具仅支持中文系统。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。