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PCA是一种统计方法，广泛应用于工程和科学应用中，与傅里叶分析相比，尤其适用于质量监测。
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同样的PCA分解可以扩展到表示时间相关的动态过程数据，通过传递函数矩阵提取与测量向量相关的潜在变量。在潜变量建模中，测量变量不分为输入变量和输出变量。
相反，所有变量都与许多潜在变量相关，以表示它们的相关性。
主成分分析(PCA)及动态主成分分析(Dynamic PCA)模型原理分析主成分分析(PCA Model, PM)动态主成分分析(Dynamic PCA Models, DPM） 扩展变量向量可以定义为
主成分分析(PCA)及动态主成分分析(Dynamic PCA)模型原理分析主成分分析(PCA Model, PM)动态主成分分析(Dynamic PCA Models, DPM） PCA潜在变量得分可根据（5）计算，如下所示：
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