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PCA·1——主成分分析 . 主成分分析 ( Principal Component Analysis ， PCA )是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题

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基于HOG特征提取的图像分类器，HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标）描述子。为改善准确率，局部直方图可以通过计算图像中一个较大区域称为block的光强作为measure被对比标准化，然后用这个measure归一化这个block中的所有cells.这个归一化过程完成了更好的照射/阴影不变性。

一、 实验目的1． 熟悉MATLAB的仿真及应用环境2． 在MATLAB的环境下研究控制系统稳定性二、 实验内容和要求1． 学会使用MATLAB中的代数稳定判据判别系统稳定性2． 学会使用MATLAB中的根轨迹法判别系统稳定性3． 学会使用MATLAB中的频域法判别系统稳定性三、 实验主要仪器和材料1、 PC 1台2、 实验软件：MATLAB 7.1四、 实验方法，步骤及结果测试一） 用系统特征方程的根判别系统稳定性：设系统特征方程为 ,计算特征根并判别该系统的稳定性。在command widow窗口输入下列程序，并记录输出结果。>> p=[1 1 2 2 3 5

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