慢特征分析matlab代码

以下是一个简单的慢特征分析（Slow Feature Analysis, SFA）的Matlab代码示例：

% 定义输入向量
input = randn(100, 10);

% 定义SFA参数
num_features = 5; % 特征数量
tau = 10; % 时间常数

% 计算输入向量的时间导数
input_diff = diff(input);

% 初始化SFA权重矩阵
W = randn(size(input, 2), num_features);

% 迭代计算SFA权重矩阵
for i = 1:1000
    % 计算慢特征
    features = input_diff * W;
    features = tanh(features);

    % 计算特征的时间导数
    feature_diff = diff(features);

    % 计算权重更新
    dW = input_diff' * feature_diff;
    dW = dW / norm(dW);

    % 更新权重矩阵
    W = W + tau * dW;
    W = W / norm(W);
end

% 计算最终的特征向量
features = input_diff * W;
features = tanh(features);

代码中的`input`是一个100行10列的随机矩阵，表示输入向量。`num_features`表示要计算的特征数量，`tau`表示时间常数。代码通过计算输入向量的时间导数，初始化SFA权重矩阵，并迭代计算权重矩阵，最终得到特征向量`features`。在计算慢特征和特征的时间导数时，使用了tanh函数对特征进行非线性变换。