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最小二乘法和SVD最小二乘法估计在Matlab仿真上的实现 评分:

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。
2010-12-27 上传大小:1007B
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评论 共8条

bastamon 打开发现是Pisarenko分解,很高深没有学过,大概不是奇异值分解svd
2016-12-20
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norman57 根本不是介绍的东西,没有意义!
2015-03-18
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jenny7643 下载之后没有找到资源,用的win7系统,如何找到下载文件呢?
2014-12-09
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cococz 很有指导意义,不错哈
2014-11-02
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liqianx2 内容貌似不是题目所说的最小二乘估计,与资源简介有出入
2014-01-23
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wu5561585 不懂是不是最小二乘法,看样子不像,可能我没学得深
2013-12-11
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wangwei8921300 具有指导意义
2013-12-11
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qinzou 正在学习这个最小二乘法。。有指导意义
2013-06-03
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利用奇异值分解(SVD)求解线性最小二乘问题
[数学]齐次线性方程组的解、SVD、最小二乘法
齐次线性方程组的解、SVD、最小二乘法
谈谈自己对线性最小二乘和非线性最小二乘之间关系的理解~
SVD(奇异值分解)及求解最小二乘问题
最小二乘估计和奇异值分解(SVD)
奇异值分解与最小二乘问题
超定方程 最小二乘解 奇异值分解(SVD)
非线性最小二乘法Matlab实现

非线性最小二乘法Matlab实现 f=x(1)*K^x(2)*L^x(3)-b; Cobb-Douglas生产函数

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利用Matlab编写,记录二值化图像像素点,利用最小二乘法迭代实现直线拟合,并在原二值化图像上面画上直线,并记录直线方程(包括斜率和截距这两个参数)

本程序代码是通过Matlab编写完成的,里面有用高清相机拍摄的图片提取的二值化直线图像,每一幅图像都有几个MB;虽压缩包只有几十kb,但功能完善,没有任何问题。通过记录二值化图像像素点,利用设定的距离阈值参数,然后利用距离阈值参数通过最小二乘法迭代来剔除偏差较大的像素点,进而实现直线拟合,并在原二值化图像上面画上直线,记录直线方程(包括斜率和截距这两个参数)。请放心下载,资源没有任何问题。

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参数估计带遗忘因子递推最小二乘法仿真

参数估计带遗忘因子递推最小二乘法仿真(RLS)(BASIC 程序)

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遗忘因子递推最小二乘参数估计MATLAB程序

遗忘因子递推最小二乘参数估计,用于识别系统,MATLAB程序

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递推最小二乘法与广义最小二乘法matlab源程序

递推最小二乘法与广义最小二乘法matlab源程序,仅供大家编程学习参考!

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递推最小二乘法(RLS)matlab源程序

用matlab实现递推最小二乘法。 源代码。。

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最小二乘法曲线拟合matlab代码实例

最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

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基于最小二乘法估计点云的曲面法向量(PCL编程实现)

估计某个点的法向量,可以类似于点云的曲面法向量估计,将该点附近K近邻的点近似在一个局部平面上,之后就通过最小二乘法拟合该平面方程.本代码是基于PCL库,往库中添加新的法向量估计。

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最小二乘法的曲线拟合及matlab程序实现介绍

对给定数据点{(Xi,Yi)}(i=0,1,…,m),在取定的函数类Φ 中,求p(x)∈Φ ,使误差的平方和E^2最小,E^2=∑[p(Xi)-Yi]^2。从几何意义上讲,就是寻求与给定点 {(Xi,Yi)}(i=0,1,…,m)的距离平方和为最小的曲线y=p(x)。函数p(x)称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数p(x)的方法称为曲线拟合的最小二乘法。

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WLS 加权最小二乘

主要是关于WLS的源程序代码编写,加权最小二乘法主要用于信息融合

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最小二乘辨识实例(模型+matlab代码)

最小二乘辨识实例(模型+matlab代码)

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C++实现最小二乘法一元回归和多项式拟合

此类的具体使用方法见:http://blog.csdn.net/czyt1988/article/details/21743595 在进行曲线拟合时用的最多的是最小二乘法,其中以一元函数(线性)和多元函数(多项式)居多,下面这个类专门用于进行多项式拟合,可以根据用户输入的阶次进行多项式拟合,算法来自于网上,和GSL的拟合算法对比过,没有问题。此类在拟合完后还能计算拟合之后的误差:SSE(剩余平方和),SSR(回归平方和),RMSE(均方根误差),R-square(确定系数)。

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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