我了解 PCA 的概念，以及它在做什么，但是尝试将这个概念应用到我的应用程序中是很困难的。
我有一个生理信号的 1 x X 矩阵（它不是 EMG，但非常相似，所以如果有帮助，可以将其视为 EMG），其中包含各种噪声和伪影。我注意到的噪音是其中一些非常大，我会假设在 PCA 之后这将是最大的主成分，因此我的想法是使用 PCA 进行一些降维。
我的问题是，对于 1 x X 矩阵，没有协方差矩阵，只有方差，因此特征向量和所有 PCA 都会失败。
我知道我需要将我的数据重新排列成一个多于一维的矩阵，但这是我需要一些建议的地方。我是否将我的数据拆分为等长的窗口以创建一个可以应用 PCA 的大维矩阵？我是否对同一操作执行了多次试验，所以我有很多数据集（这对我的应用程序来说是不切实际的）？
任何建议或示例都会有所帮助。我正在使用 MATLAB 来执行此任务。