一次偏最小二乘法算法matlab源程序

资 源 简 介

一次偏最小二乘法算法matlab源程序

详 情 说 明

偏最小二乘法（PLS）是一种多变量数据分析方法，在MATLAB中实现时需要重点关注数据预处理和模型验证。本课程设计通过PLS算法处理包含雨衰、阴影和多径效应的模态振动数据，最终输出速度-距离-幅度的三维仿真图。

数据预处理阶段首先对原始振动数据进行归一化处理，消除量纲差异。针对无线信道特性，程序专门加入了雨衰模型（采用指数衰减公式）、阴影效应（对数正态分布）和多径干扰（瑞丽衰落模型）的模拟模块。

算法核心采用PLS的NIPALS迭代步骤，通过提取自变量和因变量的潜变量建立回归关系。在MATLAB实现时需要注意：1）交叉验证确定主成分数 2）对振动模态数据进行块标准化 3）利用plsregress函数简化矩阵运算。

结果可视化部分采用scatter3函数生成三维散点图，X/Y/Z轴分别映射速度、距离和振动幅度。为突出多径效应的影响，图中用不同颜色标记了直射路径和多径信号的幅度差异。仿真图可清晰观察到：在雨衰严重时（红色区域），信号幅度会出现阶梯式下降；而多径干扰则导致幅度值出现离散分布特征。

该实现特别注重工程实用性，注释中包含了：1）各物理量的单位换算说明 2）蒙特卡洛仿真次数的设置依据 3）信道参数与实测数据的对照表。对于课程设计而言，还建议增加不同信噪比条件下的PLS模型性能对比模块。