双脉冲信号

【实例简介】

【实例简介】

SIFT图像特征提取.zip

【实例简介】粒子群算法解决最优化问题

【实例简介】中性点经线圈接地单相对地短路仿真

【实例简介】

母线电压700V，变换器开关频率20KHz，电机额定功率35kW，电机转速1400rad/s。

基于改进遗传算法的生产线平衡优化

三相异步电机转差频率控制的Simulink仿真

在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR）等方法外，还有偏最小二乘（PLS）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。  偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些信息。