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提出了将增量线性判别分析问题（LDA）转化为两个增量主元分析（PCA）问题的算法框架.为加速算法的收敛速度,推导了增量LDA中训练样本的类内离散度矩阵和协方差矩阵的无损实时更新公式,并在此基础上提出了一种基于残差协方差矩阵的自然幂增量PCA算法.将该增量PCA方法与基于双PCA结构的增量LDA算法框架相结合,实现了数据流的实时LDA处理.仿真结果表明,与已有的增量LDA方法相比,该方法在收敛速度、计算复杂度和可操作性上具有更优的性能.