ar1.mat车辆转台数据： HRRPs：NM实矩阵，表示各个角度下的幅度距离像（未归一化处理）； range：1M数组，表示距离像中每个采样点对应的距离数据（单位为米，）； azimuth：1*N数组，表示各幅距离像对应的方位（角度）数据（单位为度，）； 利用主成分分析法、线性判别分析法、核主成分分析法和核判别分析法，深度学习方法对目标每个角度下的一维距离像进行特征提取，显示matlab代码

以下是使用主成分分析法进行特征提取的示例代码：

% 载入数据
load('ar1.mat');

% 数据预处理
HRRPs = HRRPs'; % 将数据转置，使得每一行表示一个角度下的距离像
[m, n] = size(HRRPs); % 获取数据规模
X = (HRRPs - mean(HRRPs)) ./ std(HRRPs); % 数据标准化

% 使用主成分分析法进行特征提取
coeff = pca(X); % 获取主成分系数
k = 10; % 选择前10个主成分
Y = X * coeff(:, 1:k); % 提取前10个主成分

% 可视化特征
figure;
scatter(Y(:, 1), Y(:, 2)); % 以前两个主成分为坐标轴进行散点图可视化

以下是使用线性判别分析法进行特征提取的示例代码：

% 载入数据
load('ar1.mat');

% 数据预处理
HRRPs = HRRPs'; % 将数据转置，使得每一行表示一个角度下的距离像
[m, n] = size(HRRPs); % 获取数据规模
X = (HRRPs - mean(HRRPs)) ./ std(HRRPs); % 数据标准化

% 使用线性判别分析法进行特征提取
labels = repmat(1:1:m, n, 1); % 构造标签矩阵
labels = labels(:); % 将标签矩阵展开为列向量
W = LDA(X, labels); % 获取线性判别变换矩阵
k = 10; % 选择前10个特征
Y = X * W(:, 1:k); % 提取前10个特征

% 可视化特征
figure;
scatter(Y(:, 1), Y(:, 2)); % 以前两个特征为坐标轴进行散点图可视化

以下是使用核主成分分析法进行特征提取的示例代码：

% 载入数据
load('ar1.mat');

% 数据预处理
HRRPs = HRRPs'; % 将数据转置，使得每一行表示一个角度下的距离像
[m, n] = size(HRRPs); % 获取数据规模
X = (HRRPs - mean(HRRPs)) ./ std(HRRPs); % 数据标准化

% 使用核主成分分析法进行特征提取
k = 10; % 选择前10个主成分
[Y, eigvalue] = KPCA(X, k, 'gaussian', 1); % 使用高斯核进行核主成分分析

% 可视化特征
figure;
scatter(Y(:, 1), Y(:, 2)); % 以前两个主成分为坐标轴进行散点图可视化

以下是使用核判别分析法进行特征提取的示例代码：

% 载入数据
load('ar1.mat');

% 数据预处理
HRRPs = HRRPs'; % 将数据转置，使得每一行表示一个角度下的距离像
[m, n] = size(HRRPs); % 获取数据规模
X = (HRRPs - mean(HRRPs)) ./ std(HRRPs); % 数据标准化

% 使用核判别分析法进行特征提取
labels = repmat(1:1:m, n, 1); % 构造标签矩阵
labels = labels(:); % 将标签矩阵展开为列向量
k = 10; % 选择前10个特征
[Y, eigvalue] = KDA(X, labels, k, 'gaussian', 1); % 使用高斯核进行核判别分析

% 可视化特征
figure;
scatter(Y(:, 1), Y(:, 2)); % 以前两个特征为坐标轴进行散点图可视化