PCA の概念とその機能は理解していますが、その概念を自分のアプリケーションに適用するのは難しいことがわかっています。
さまざまなノイズやアーティファクトを含む生理学的信号の 1 x X 行列があります (これは EMG ではありませんが、非常に似ているため、役立つ場合は EMG と考えてください)。ノイズについて気付いたのは、その一部が非常に大きく、PCA の後、これが最大の主成分になると想定しているため、PCA を使用して次元を削減するという私の考えです。
私の問題は、1 x X 行列では共分散行列がなく、分散のみが存在するため、固有ベクトルとすべての PCA が失敗することです。
データを 1D 以上の行列に再配置する必要があることはわかっていますが、ここでいくつかの提案が必要です。データを同じ長さのウィンドウに分割して、PCA を適用できる大きな次元の行列を作成する必要がありますか? 大量のデータ セットがあるため、同じアクションを複数回試行しますか (これは私のアプリケーションでは実用的ではありません)。
提案や例は役に立ちます。このタスクを実行するために MATLAB を使用しています。