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Data-fitting-methods
- 提供了几种数据拟合的c++代码：1 直线拟合(FIT)；2 线性最小二乘法((LFIT, COVSRT), (SVDFIT, SVDVAR)(oddity), (FPOLY, FLEG)(example))；3 非线性最小二乘法((MRQMIN(Levenberg-Marguardt), MRQCOF(evaluation)), FGAUSS(example))；4 绝对值偏差最小的直线拟合(MEDFIT(cal para), ROFU
PolyFitSingle
- //=== === === === === === === = //函数说明 //函数名称：PolyFit //函数功能：最小二乘法曲线拟合 //使用方法：double *x ---- 存放n个数据点的X坐标 // double *y ---- 存放n个数据点的Y坐标 // int n -------- 给定数据点个数 // double *a ---- 返回m-1次拟合多项式的m个系数 // i
f
- 偏最小二乘法中的交叉有效性计算的matlab程序，怎么计算出来的预测误差平方和PRESS不太对，偏大；
计算机视觉-一种现代方法
- 简介: 全书提供了大量来自计算机视觉相关产业机构的详细资料和数据。内容分为图像生成与图像模型；低层视觉：使用一幅图像；中层视觉；高层视觉几何方法等七部分。 目录: 第一部分 图像生成与图像模型 第1章 摄像机 1.1 针孔照相机 1.2 带镜头的摄像机 1.3 人的眼睛 1.4 信号感应 1.5 注释 习题 第2章 摄像机的几何模型 2.1 欧几里得解析几何基础 2.2 摄像机参数和透视投影 2.3 仿射摄像机和仿射投影方程 2.4 注
Data-fitting-methods
- 提供了几种数据拟合的c++代码：1 直线拟合(FIT)；2 线性最小二乘法((LFIT, COVSRT), (SVDFIT, SVDVAR)(oddity), (FPOLY, FLEG)(example))；3 非线性最小二乘法((MRQMIN(Levenberg-Marguardt), MRQCOF(evaluation)), FGAUSS(example))；4 绝对值偏差最小的直线拟合(MEDFIT(cal para), ROFU
PolyFitSingle
- //=== === === === === === === = //函数说明 //函数名称：PolyFit //函数功能：最小二乘法曲线拟合 //使用方法：double *x ---- 存放n个数据点的X坐标 // double *y ---- 存放n个数据点的Y坐标 // int n -------- 给定数据点个数 // double *a ---- 返回m-1次拟合多项式的m个系数 // i
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- 偏最小二乘法中的交叉有效性计算的matlab程序，怎么计算出来的预测误差平方和PRESS不太对，偏大；
leastsquare1
- 最小二乘法源代码；可直接用于多项式拟和。-Least Squares source code polynomial can be used directly in the preparation
MSLS
- MSLSⅠ多步递推最小二乘法 Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用计算输出数据；用原输出数据计算,用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。 -MSLS Ⅰ recursive least squares multi-step Msls three steps on the system and noise model identification, the use of pulse
shiyan
- 用最小二乘法实现多项式拟合；三种常见插值函数的求解及应用-Polynomial fitting using least squares method three common interpolation function of the Solution and Application
Parameter-identification
- 使用matalb软件，利用递推阻尼最小二乘法进行参数辨识，并改变噪声的强度，即 a*ξ(t)（0<a<1），分析、比较一般递推最小二乘和递推阻尼最小二乘方法的优缺点 ；-Use matalb software, the use of recursive damped least square method for parameter identification, and change the intensity of no
signal
- 产生一个随机信号和两个不同频率但频率间隔很小的正弦信号，要求对两信号之和进行如下分析： （1） 求该随机信号的自相关性系数、自相关函数，画出对应的图形； （2） 利用不同的参数建模方法求出两个随机信号的功率谱； （3） 利用极大似然估计、递推最小二乘法等常用的参数估计方法估计所建模型，包括AR模型、MA模型和ARMA模型的的参数，阶次自定；并与Matlab工具箱里的一些建模函数的运算结果进行比较； （4） 利用陷波滤波
Complex-environments-face-detection
- 提出了一种针对复杂环境下的过人脸检测方法，首先在CbCgCr空间利用直接最小二乘法构建了对光照和复杂背景鲁棒性更好肤色聚类模型，实现了准确的肤色检测；然后针对人脸中姿态和表情变化，提出了基于Adaboost的多姿态人脸检测，精确的实现了人脸检测定位。-Extraordinary face detection method for complex environments, the first space CbCgCr &#
Eliminate-the-trend-method
- 基于消除趋势项法的振动信号预处理研究.在MATLAB环境中对基于消除趋势项法的振动信号预处理的实例仿真分析。有 最小二乘法去趋势；正弦信号去趋势和滑动平均法等-In the MATLAB environment to eliminate the instance of the trend of the vibration signal preprocessing based on simulation analysis based on
SVDTLS
- 用Matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法估计 假设仿真的观测数据 产生，其中 为0均值， 单位方差的高斯白噪声，取n=1,2,....128。 试用TLS，取AR阶数为4，估计AR参数 和正弦波频率；再用SVD-TLS ，估计AR参数 和正弦波频率。 (1)、在仿真中，AR阶数取为4和6。 (2)、执行SVD-TCS时，AR未知。仿真运行至少二十次。 -Simulation using Matlab and
Form1
- Excel预测算法；线性回归预测算法-最小二乘法 -Linear regression prediction algorithm
estimation
- 用的是estimation加权最小二乘法状态估计法, 主要思想： 1、建立一个生成zdatas.m的函数，函数中先调用潮流计算； 2、电压幅值结果在潮流结果的bus变量中；节点注入功率量测取PQ节点负荷值的相反数；传输功量测取branch中的传输功率值。 3、对上一步提到的量测值随机添加白噪声； 4、视算例所要分析的问题，确实是否设置坏数据，若是，则设置； 5、将添加白噪声和坏数据后的量测输出到zdatas.m文件中。(The
Least squares identification
- 对四阶系统的最小二乘辨识； 其根本思想能表现为新的估计值 是在老的估计值 的基础上修正而得的(Least squares identification of fourth order system; Its fundamental idea can be expressed as a new estimate is based on the old estimate based on the revised)
zuixiaoercheng
- 两种对二阶系统进行参数辨识的最小二乘算法，一种可以直接得到输入输出之间的传递函数，一种可以解出线性的差分方程各系数，再反解得到传递函数。附带的一个二阶系统的模型，可以自行下载导入输入输出数据进行试验。(Two kinds of least square algorithm for parameter identification of second-order system, one can directly get the trans
股票预测-最小二乘
- 采用最小二乘法进行MATLAB编写，开盘为输入，收盘为输出。1-600个数据为训练样本集，601-700为预测样本。先对数据进行标准化处理，再利用最小二乘法对模型进行预测，最后进行反标准化处理后输出。(The least square method is used to compile MATLAB. The opening is input and the closing is output. 1-600 data are train