支持向量数据描述的matlab程序

支持向量数据描述，单类分类器，在支持向量机的基础上发展而来。

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Ts=0.001;
num_t=500;
t=0:Ts:Ts*num_t;

n1=randn（numel（t）1）;
n1=（n1-mean（n1））;
vary1=var（n1）;
n1=n1/sqrt（vary1）;

z1=10*sin（2*pi*10*t）;
z2=[zeros（190） cos（2*pi*100*t（191:130））  zeros（1numel（t）-130）];

xx=z1+z2;
x=xx+max（z2）*n1.‘*0.5;

%z1=2*sin（2*pi*50*t）;
%z2=5*sin（2*pi*75*t）;
%x=z1+z2+0*rand（1numel（t））;

%x=1*sin（100*pi*t）+0.3*sin（250*pi*t）+0.3*sin（500*pi*t）;  % compare with SVD
%x=1*sin（100*pi*t）+5*sin（150*pi*t）;
%x=10*cos（2*pi*100*t）+cos（2*pi*250*t）;


%x=10*cos（2*pi*10*t）+[zeros（149） cos（2*pi*600*t（150:60））  zeros（1numel（t）-60）];

%x=10*cos（2*pi*10*t）+cos（2*pi*60*t）+0.5*randn（1numel（t））;

%x=10*cos（2*pi*10*t）+[zeros（149） 10*cos（2*pi*600*t（150:60））  zeros（1numel（t）-60）]+randn（1numel（t））;


num_x=numel（x）;
num_row=

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       6755  2007-06-27 11:52  SVD\noise\svd_shocksin.m

     文件       6756  2006-11-17 09:32  SVD\noise\svd_test.m

     文件       6731  2006-11-13 14:36  SVD\nonoise\svd_shocksin.m

     目录          0  2010-12-13 10:52  SVD\noise

     目录          0  2010-12-13 10:52  SVD\nonoise

     目录          0  2010-12-13 10:52  SVD

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