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基于KECA算法的信号特征提取与模式识别MATLAB实现

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。

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。

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。