毕设时的SvmPcaKnn的数据分类源程序

资 源 简 介

毕设时的SvmPcaKnn的数据分类源程序

详 情 说 明

在毕业设计阶段，实现多算法融合的数据分类系统通常涉及以下几个核心技术模块：

特征降维与分类算法组合 使用PCA（主成分分析）对高维数据进行降维处理，保留主要特征分量以减少计算复杂度。 结合SVM（支持向量机）和KNN（K近邻）构建分类器，SVM适用于小样本高维分类，而KNN则依赖局部样本分布，两者互补可提升鲁棒性。

DSmT证据理论的多源信息融合 通过DSmT（Dezert-Smarandache Theory）组合公式处理不确定性和冲突证据，将不同分类器的输出结果加权融合，提高最终决策的可靠性。

电力电子与信号仿真 基于SVPWM（空间矢量脉宽调制）的三电平逆变器MATLAB仿真，重点分析谐波抑制和输出波形质量。 振动信号处理中，小波包分解可精准提取故障特征频率，相比传统FFT更适应非平稳信号。

模式识别与图像分析 人脸识别流程中，Gabor小波捕捉纹理特征，PCA进一步压缩维度，最后通过分类器（如神经网络）完成身份匹配。 时域信号的卷积运算可用于滤波或特征增强，配合时频图可视化（如频谱图）辅助分析瞬态成分。

此类系统的核心挑战在于算法间的协同设计——例如，振动信号的特征频率需与小波包基函数匹配，而PCA的维度选择会影响后续分类精度。通过模块化实现，各技术点可独立验证再集成，最终形成完整的分析链路。