In this paper, by developing a method for updating eigen decomposition, we proposed an incremental Principal Component Analysis.
本文提出并推导了特征分解的校正算法，并以此为基础，实现了增量学习的主成分分析方法。
参考来源 - 投影分析在人脸识别中的研究与应用·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
In this paper, by developing a method for updating eigen decomposition, we proposed an incremental Principal Component Analysis.
本文提出并推导了特征分解的校正算法，并以此为基础，实现了增量学习的主成分分析方法。
MUSIC (MUltiple SIgnal Characterization) is a special spectral estimation method based on the eigen decomposition of the sample covariance matrix.
多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法。
Through estimating the signal and noise subspaces with the eigen-decomposition of the correlation matrix, the MUSIC algorithm is used to estimate the DOAs of LFM sources.
通过对相关矩阵进行特征值分解，估计信号子空间和噪声子空间，并利用MU S IC算法估计宽带LF M信号的波达方向。
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