文献实现的用于分类的相关向量机（RVM）算法例程

资 源 简 介

文献实现的用于分类的相关向量机（RVM）算法例程

详 情 说 明

相关向量机（RVM）是一种基于贝叶斯框架的稀疏概率模型，常用于分类和回归任务。与支持向量机（SVM）相比，RVM通过引入先验概率分布来自动确定模型的稀疏性，从而减少计算复杂度并提高泛化能力。在分类问题中，RVM通过从先验概率中采样权重，构建决策函数，有效处理高维特征空间。

调制信号的频率分析是信号处理中的关键步骤。通过构成不同频率的调制信号，可以研究信号在时域和频域的特性。相关图的绘制能够直观展示信号的自相关和互相关特性，帮助理解信号的周期性和频率成分。

小波包分析是一种更精细的信号分解方法，相比传统小波变换，它能够更全面地提取振动信号中的特征频率。通过多分辨率分析，小波包可以捕捉信号的高频和低频成分，适用于非平稳信号的特性提取。

混沌与分形分析则适用于非线性系统的研究。通过计算信号的Lyapunov指数、关联维数等参数，可以评估信号的混沌特性。这些例程在振动信号分析中尤为重要，尤其是在机械故障诊断和异常检测领域。