ar1.mat车辆转台数据： HRRPs：N*M实矩阵，表示各个角度下的幅度距离像（未归一化处理）； range：1*M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对目标每个角度下的一维距离像进行特征提取的 MATLAB 代码：

load('ar1.mat'); % 加载数据

% 主成分分析法
[coeff,score,latent,~,explained] = pca(HRRPs); % PCA
figure;
subplot(2,1,1);
plot(explained,'-o'); % 显示各主成分的方差贡献率
title('PCA explained variance');
xlabel('Principal Component');
ylabel('Variance (%)');
subplot(2,1,2);
plot(score(:,1),score(:,2),'.'); % 显示前两个主成分的分布
title('PCA score plot');

% 线性判别分析法
classlabel = repmat([1 2],1,ceil(length(azimuth)/2)); % 分类标签
classlabel = classlabel(1:length(azimuth)); % 补齐标签
ldaModel = fitcdiscr(HRRPs',classlabel); % LDA
ldaScore = ldaModel.transform(HRRPs'); % 计算LDA得分
figure;
gscatter(ldaScore(:,1),ldaScore(:,2),classlabel); % 显示LDA得分的分布
title('LDA score plot');

% 核主成分分析法
K = pdist2(HRRPs,HRRPs); % 计算核矩阵
K = exp(-K.^2/(2*median(K(:))^2)); % 高斯核函数
[V,D] = eig(K); % 求解特征值和特征向量
[~,idx] = sort(diag(D),'descend'); % 排序
alpha = V(:,idx(1:10)); % 取前10个特征向量
X = K*alpha; % 计算KPCA得分
figure;
plot(X(:,1),X(:,2),'.'); % 显示前两个KPCA得分的分布
title('KPCA score plot');

% 核判别分析法
K = pdist2(HRRPs,HRRPs); % 计算核矩阵
K = exp(-K.^2/(2*median(K(:))^2)); % 高斯核函数
classlabel = repmat([1 2],1,ceil(length(azimuth)/2)); % 分类标签
classlabel = classlabel(1:length(azimuth)); % 补齐标签
ldaModel = fitcdiscr(K,classlabel); % KLDA
ldaScore = ldaModel.transform(K); % 计算KLDA得分
figure;
gscatter(ldaScore(:,1),ldaScore(:,2),classlabel); % 显示KLDA得分的分布
title('KLDA score plot');

这段代码中，利用 PCA、LDA、KPCA 和 KLDA 方法对数据进行特征提取并展示了结果。其中，PCA 和 LDA 方法是线性的，KPCA 和 KLDA 方法是非线性的。PCA 方法通过计算数据的协方差矩阵并求解特征向量来进行特征提取；LDA 方法是一种监督学习方法，通过最大化类间距离和最小化类内距离来进行特征提取；KPCA 方法和 KLDA 方法都是利用核函数将数据从原始空间映射到高维特征空间进行特征提取。