采用偏最小二乘法代码

资 源 简 介

采用偏最小二乘法代码

详 情 说 明

偏最小二乘法（PLS）是一种用于处理高维数据的统计方法，特别适合信号特征提取和消噪任务。该方法通过寻找输入变量和输出变量之间的潜在关系，能够有效降维并提升模型解释性。

在感应双馈发电机系统仿真中，PLS可用于提取关键电气参数特征，消除测量噪声对系统稳定性的影响。通过建立观测信号与系统状态的映射关系，实现对发电机运行状态的精准监控。

GPS/INS组合导航程序的核心是传感器数据融合。利用Kalman滤波器族（包括标准KF、EKF、UKF等）可以处理导航系统中的非线性问题。扩展Kalman滤波通过线性化近似解决INS的误差累积问题，而无迹Kalman滤波则采用sigma点采样更准确地传递统计特性。

流形学习算法在此处的优势在于：当导航数据存在非线性结构时（如三维运动轨迹），算法能自动发现嵌入在高维空间中的低维流形。这种特性使其在GPS信号丢失时，仍能通过惯性数据推演出合理的运动轨迹。

对于先验概率采样和权重计算，常采用重要性采样或粒子滤波方法。通过从建议分布中抽取样本并计算其与目标分布的权重比，实现对复杂概率分布的近似。在导航系统中，这能有效处理非高斯噪声条件下的状态估计问题。