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shemit
- 线性拟合和二次拟合函数 pdg正交多项式作最小二乘拟合
contactertdde
- 含有线性插值, 样条插值,Gau ·清华大学2002年出版的《科学 ·等值线图广泛应用于石油勘探 ·此文件包括蒙特卡罗方法的基 ·书是针对工程上常用的行之有 ·一个目标跟踪系统的MATLAB ·基于最小二乘原理的曲线拟合 ·三次样条曲线拟合 这个也是 ·快速傅立叶变换的源代码,是 ·数字水印技术处理
ADAMSftfdd
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分段拟合的matlab源码
- 这是很好用的分段拟合代码,最小二乘线性拟合和三次拟合的分段拟合源码,并成图,非常实用。
householdqr
- 运用househoulder变换求解线性最小二乘问题,实现矩阵的QR分解-Transform househoulder use for solving linear least squares problem, the realization of the QR matrix decomposition
LineRegSource
- 二元线性回归算法 使用最小二乘法 C#语言编写-Linear Regression
shuzhifenxi3
- 实验题目:曲线拟合的最小二乘法 相关知识:已知C[a,b]中函数f(x)的一组实验数据(xi,yi)(i=0,1,…,m),其中yi=f(xi)。设 是C[a,b]上线性无关函数族。在 中找函数f(x) 曲线拟合的最小二乘解 ,其法方程(组)为: 其中, k=0,1,…,n 特别是,求函数f(x) 曲线拟合的线性最小二乘解 的计算公式为: 数据结构:两个一维数组或一个二维数组 算法设计:(略) 编写代码:(略) 实验用例: 已知函数y
pictureredraw
- 由于光学镜头的生产工艺等原因,数码相机拍摄图像常常会出现非线性的几何畸变。针对这一常见问题,采用最小二乘拟合、双线性插值的方法对拍摄图像进行校正。实验结果表明,该方法能够在保证无颜色失真的条件下获得较为理想的校正结果。- the picture is changed when we get it,this mothed is to redraw it
Algorithm
- 基于C#的常用算法程序。 关键字:复数,积分,矩阵,线性方程组,非线性方程组,最小二乘法-C# Algorithm
PLS
- 偏最小二乘回归提供一种多线性回归建模的方法,特别是当两组变量个数很多,且存在多重相关性时-A new method iS proposed to select the number of principal component of PLS in PLS regression principal component through analysis and partial least square as major mathematic tools
Apictureredras
- 由于光学镜头的生产工艺等原因,数码相机拍摄图像常常会出现非线性的几何畸变。针对这一常见问题,采用最小二乘拟合、双线性性插值的方法对拍摄图像进行校正。实验结果表明,该方法能够在保证无颜色失真的条件下获得较为理想的校正结果。 -Due to optical lens production process, digital camera images are often non-linear geometric distortion. In response to this common pro
hanshuubijin
- 用切比雪夫多项式逼近已知函数 用勒让德多项式逼近已知函数 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式 求已知函数的最佳平方逼近多项式 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数 离散周期数据点的傅立叶逼近 用自适应分段线性法逼近已知函数 用自适应样条逼近(第一类)已知函数 离散试验数据点的多项式曲线拟合 离散试验数据点的线性最小二乘拟合 离散试验数据点的正交多项式最小二乘拟合 -By using Chebyshev poly
NIPALS-Matlab
- 基于NIPALS算法的偏线性最小二乘(PLS)Matlab程序-NIPALS linear algorithm based on partial least squares (PLS) Matlab program
PLS
- 经典的偏线性最小二乘算法,可用于线性回归和故障诊断-Classical linear partial least squares algorithm can be used for linear regression and Troubleshooting
expression-functions
- 切比雪夫 用切比雪夫多项式逼近已知函数 勒让德 用勒让德多项式逼近已知函数 帕德 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 lmz 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式 ZJPF 求已知函数的最佳平方逼近多项式 方舟子 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数 事实上的部队 离散周期数据点的傅立叶逼近 SmartBJ 用自适应分段线性法逼近已知函数 SmartBJ 用自适应样条逼近(第一类)已知函数 multifit 离散试验数据点的多项式曲线拟合 LZXEC 离散
偏最小二乘回归的线性与非线性方法(书.王惠文)
- 偏最小二乘回归的线性与非线性方法,王惠文著。讲了偏最小二乘通径回归模型和递阶偏最小二乘回归模型。(Partial Least Squares Regression Linear and Nonlinear Methods, by Wang Huiwen. The partial least square path regression model and the hierarchical partial least-squares regression model are introduced.
llsf
- 常用的一些函数的拟合算法,包括多项式、指数、对数和幂函数等;可以设置截距、权重,不依赖第三方库,跨平台运行。(Commonly used function fitting algorithms, including polynomials, exponents, logarithms and power functions; intercepts can be set, weight, independent of third-party libraries, cross-platform op
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- 最小二乘法的系统参数辨识函数,可以辨识任意的线性函数,效果比其他的一般的最小二乘法好(The system parameter identification function of least squares method can identify any linear function, and the effect is better than other ordinary least squares method.)
SEIR
- 一般的线性方程我们可以用最小二乘来解,一般的非线性方程我们可以用LM来解。 这里是线性微分方程组,所以我们采用最小二乘来解。 关键是构造出最小二乘形式,微分可以通过前后数据差分的方法来求。 不过这里还有一个技巧就是如果数据前后帧间隔过大,可以先插值,再对插值后的数据差分如果实际测量数据抖动过大导致插值后差分明显不能反映实际情况,可以先对数据平滑(拟合或是平均)再求差分。(We can use least squares to solve general linear equat