主成分分析算法的FPGA实现
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 插图清单 | 第9-10页 |
| 表清单 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究内容和目标 | 第12-13页 |
| ·论文安排 | 第13-14页 |
| 第2章 数据降维技术综述 | 第14-20页 |
| ·数据降维技术的产生和意义 | 第14页 |
| ·数据降维技术的发展现状 | 第14-15页 |
| ·数据降维技术常用算法 | 第15-20页 |
| ·线性判别分析LDA | 第15-17页 |
| ·多维缩放MDS | 第17-18页 |
| ·局部线性嵌入LLE | 第18-20页 |
| 第3章 主成分分析算法的理论 | 第20-35页 |
| ·主成分分析在二维空间的几何意义 | 第20-22页 |
| ·主成分分析的数学描述与推导 | 第22-27页 |
| ·主成分分析的数据描述 | 第22-23页 |
| ·主成分分析的数学推导 | 第23-27页 |
| ·主成分分析的计算步骤 | 第27-28页 |
| ·主成分分析的性质 | 第28-29页 |
| ·主成分分析的方差贡献率 | 第29-30页 |
| ·主成分分析的应用 | 第30-35页 |
| ·网络入侵检测 | 第30-31页 |
| ·人脸识别 | 第31-33页 |
| ·综合评价 | 第33-35页 |
| 第4章 主成分分析算法的FPGA实现 | 第35-62页 |
| ·主成分分析的研究现状 | 第35-36页 |
| ·主成分分析算法FPGA实现的结构 | 第36-54页 |
| ·系统数据格式 | 第37页 |
| ·协方差矩阵的计算 | 第37-39页 |
| ·矩阵的特征分析 | 第39-51页 |
| ·排序和线性空间投影 | 第51-53页 |
| ·主成分加权平均 | 第53-54页 |
| ·实验数据与分析 | 第54-62页 |
| ·实验平台 | 第54页 |
| ·实验数据 | 第54-56页 |
| ·数据分析与结果 | 第56-62页 |
| 第5章 结论与展望 | 第62-65页 |
| ·本文的意义 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简历 | 第69页 |
