基于KECA算法的信号特征提取与模式识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现KECA核心算法，用于高效提取高维非线性数据的非高斯特征。系统能自动识别数据概率分布，通过正交变换提取关键特征子空间，可应用于故障诊断、图像特征提取等模式识别任务。

详 情 说 明

KECA信号特征提取与模式识别系统

项目介绍

本项目基于KECA（核熵成分分析）算法，实现了一个高效的非线性特征提取系统。系统能够深入分析高维数据集中的非高斯特征结构，通过Renyi熵估计和核函数映射技术，自动识别数据的概率分布特性，并提取能量集中的主要特征子空间。该系统适用于故障诊断、图像特征提取、非高斯信号处理等多个工程和科研领域。

功能特性

• 核心算法：完整实现KECA核熵成分分析算法
• 多格式支持：支持MATLAB矩阵(.mat)、文本数据(.txt/.csv)和图像数据(..jpg/.png等)输入
• 高维处理：专为高维数据（建议维度>3）设计，支持批量数据处理
• 可视化输出：提供特征投影图、能量分布曲线等直观分析结果
• 完整输出：生成特征向量数据集、转换参数及详细分析报告

使用方法

1. 准备输入数据（支持.mat、.txt、.csv或图像格式）
2. 运行主程序，系统将自动完成数据读取和预处理
3. 算法将执行核矩阵计算、熵估计和特征子空间提取
4. 查看生成的特征投影图、能量分布曲线和分析报告
5. 结果文件将保存在输出目录中供进一步分析使用

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 内存：至少4GB RAM（处理大数据集时建议8GB以上）
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的KECA算法流程，包括数据载入与验证、核函数映射处理、Renyi熵值计算与优化、特征子空间搜索与提取、结果可视化生成以及分析报告输出等核心功能模块。程序能够自动适配不同输入数据类型，并通过智能参数优化确保特征提取的准确性和效率。