文献实现的PLS部分最小二乘工具箱例子

资 源 简 介

文献实现的PLS部分最小二乘工具箱例子

详 情 说 明

部分最小二乘（PLS）方法结合工具箱实现信号处理应用

PLS作为一种有效的回归建模方法，在信号处理领域展现出独特优势。基于自然梯度算法的实现方案显著提升了算法的鲁棒性和收敛性能，尤其适用于复杂的非平稳信号分析场景。

典型处理流程中包含多维度信号分析： 时频域联合分析 - 通过时域波形观察瞬态特征，结合频域变换识别主导频率成分 高阶特征提取 - 倒谱分析有效分离激励源与传输路径特征，循环谱分析特别适合调制信号检测 特征降维 - 通过特征值分解获取信号子空间，保留具有显著统计特性的特征向量

在调制信号识别任务中，系统通过以下关键步骤构建： • 生成多频段调制样本作为训练集 • 利用互功率谱相位信息实现亚采样精度的时延估计 • 建立PLS回归模型关联特征空间与信号类别

该实现方案特别适用于通信信号识别、机械故障诊断等需要处理强噪声背景下微弱特征的应用场景，其自然梯度优化机制相比传统方法具有更稳定的收敛特性。