数值分析-Legendre正交多项式 实现函数逼近 2016年12月18日 21:27:54 冰三点水 阅读数 4057   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u013608300/article/details/53730073 数值分析-Legendre正交多项式 实现函数逼近 一个定义在区间[-1  1]上的连续函数,我们可以把他展开成勒让德级数,也就是说我们可以通过勒

import java.util.Scanner; public class Least_square_fit { public static double Least_square_method(int n,int m,double X[],double Y[],double A[],double err[],double sum[],double my_sum,double bel[],double alp[]){ double S1[]=new double[m+1];//S1存放前一次多

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[

1.简介 本文的主要目的是简单介绍移动机器人领域中广泛应用的技术SLAM(同步定位与地图绘制)的理论基础以及应用细节.虽然目前存在很多关于SLAM技术的方方面面的论文,但是对于一个新手来说,仍然需要花费大量的时间去调研与把握SLAM发展的脉络.本文希望能够将SLAM技术在保持一些理论基础的前提下,能够按照一种简单易懂的方式呈现出现了.在阅读完本文后,读者应该可以在一个移动机器人上实现最简单使用的SLAM技术.   SLAM可以通过多种方法实现,首先其可以在多种不同的硬件上实现.其次,SLAM更像

5,SLAM的处理过程 SLAM过程包括许多步骤,该过程的目标是使用环境更新机器人的位置.由于机器人的里程计通常是存在误差的,我们不能直接依赖于里程计.我们可以用激光扫描环境来校正机器人的位置,这是通过从环境中提取特征并不断观察机器人移动来实现的.EKF(扩展卡尔曼滤波器)是SLAM过程的核心.EKF负责基于环境特征对机器人位置进行更新,这些环境特征通常被称为LANDMARK,以下我们统称为地标,关于地标,将在接下来的几章中与EKF一起解释.EKF对机器人位置的不确定性以及在环境中所见的地标的不

1.算法功能简介 Pansharp 融合是基于最小二乘逼近法来计算多光谱影像和全色影像之间灰度值关系,具体过程是利用最小方差技术对参与融合的波段灰度值进行最佳匹配,以减少融合后的颜色偏差.该融合方法不受波段限制,可以实现多个波段的同时融合,能最大限度地保留多光谱影像的颜色信息(高保真)和全色影像的空间纹理信息. PIE支持算法功能的执行,下面对Pansharp融合算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法

https://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5032691.html http://www.cnblogs.com/skyEva/p/5570098.html 1. 基础回顾 矩阵的奇异值分解 SVD (特别详细的总结,参考 http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/7446444) 矩阵与向量相乘的结果与特征值,特征向量有关. 数值小的特征值对矩阵-向量相乘的结果贡献小 1)低秩近似 2)特征降维 相似度和距离度量

1. 已知函数在下列各点的值为   -1 -0.75 -0.5 0 0.25 0.5 0.75   1.00 0.8125 0.75 1.00 1.3125 1.75 2.3125 分别用一次.二次.三次最小二乘拟合多项式拟合上述数据,画出所给数据和所求最小二乘拟合多项式的图像. 程序: function f=multifit(x,y,wfunc,n) syms t %x,y为给定数据数组,wfunc为权函数,n为要求拟合多项式的次数 N=length(x); M=length(y); if(N

最新IP地址数据库  来自 qqzeng.com 利用二分逼近法(bisection method) ,每秒300多万, 比较高效! 原来的顺序查找算法 效率比较低 readonly string ipBinaryFilePath = "qqzengipdb.dat"; readonly byte[] dataBuffer, indexBuffer; ]; readonly int dataLength; public IpLocation() { try { FileInfo fil

IRLS用于解决这种目标函数的优化问题(实际上是用2范数来近似替代p范数,特殊的如1范数). 可将其等价变形为加权的线性最小二乘问题: 其中W(t)可看成对角矩阵,每步的w可用下面的序列代替 如果 p=1,则将w(t)换为这种形式 有时为了保证分母不为零,加上了一个比较项(          )

对于一般多项式: K为多项式最高项次,a为不确定的常数项,共k+1个; 有离散数据集对应,其方差: β为,方差函数S对β自变量第j个参数的梯度(偏导数): 当以上梯度为零时,S函数值最小,即: 中的每个每个偏导数构成一个等式: ... 则: ... 变为矩阵形式: 这样就变成线性方程求解形式,可用高斯消元等方法求得,注意在计算过程中要判断对角线上的值是否为零,如果等于零可以通过换行的方法解决; /// <summary> /// Function y = a0+a1*x+a2*x^2+ ...

(一)局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting).如下图的左图.而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的 过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型.如下图的右图. 下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归(LWR).为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢?首先,参数学习方法是这样一种方法:在训练完成所有数据后得到一系列训练参数,然后根据训练参数来预测新样本的值,这时不再依赖

C. Lieges of Legendre time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Kevin and Nicky Sun have invented a new game called Lieges of Legendre. In this game, two players take turns modifying

主要内容: l1_ls的算法流程 l1_ls的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 前言 前面所介绍的算法都是在匹配追踪算法MP基础上延伸的贪心算法,从本节开始,介绍基于凸优化的压缩感知重构算法. 约束的凸优化问题: 去约束的凸优化问题: 在压缩感知中,J函数和H函数的选择: 那么,后面要解决的问题就是如何通过最优化方法来求出x. 一.l1_ls的算法 l1_ls,全称ℓ1-regularized least squares,基于L1正则的最小二乘算法,在标准内点法的基础上,在truncate

In mathematics, Legendre functions are solutions to Legendre's differential equation: In particular, it occurs when solving Laplace's equation (and relatedpartial differential equations) in spherical coordinates. The polynomials may be denoted by Pn(

对于见得多了的东西,我往往就习以为常了,慢慢的就默认了它的存在,而不去思考内在的一些道理.总体最小二乘是一种推广最小二乘方法,本文的主要内容参考张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 最小二乘法 最小二乘法,大家都很熟悉,用在解决一超定方程.最小“二”乘的“二”体现在准则上——令误差的平方和最小,等价于 最小二乘解为(非奇异) 可以从多个角度来理解最小二乘方法,譬如从几何方面考虑,利用正交性原理导出. Steven M.Kay 的<统计信号处理—估计理论>中是这样介绍最小二乘估计的:最

准则 采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如线性分类器中的权值向量. 分类器设计准则:FIsher准则.感知机准则.最小二乘(最小均方误差)准则 Fisher准则 Fisher线性判别分析LDA(Linearity Distinction Analysis)基本思想:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向

转自:http://bbs.dzsc.com/space/viewspacepost.aspx?postid=86760 摘要:逐次逼近寄存器型(SAR)模数转换器(ADC)占据着大部分的中等至高分辨率ADC市场.SAR ADC的采样速率最高可达5Msps,分辨率为8位至18位.SAR架构允许高性能.低功耗ADC采用小尺寸封装,适合对尺寸要求严格的系统. 本文说明了SAR ADC的工作原理,采用二进制搜索算法,对输入信号进行转换.本文还给出了SAR ADC的核心架构,即电容式DAC和高速比较器.

最大似然估计与最小二乘估计的区别 标签(空格分隔): 概率论与数理统计 最小二乘估计 对于最小二乘估计来说,最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据,也就是估计值与观测值之差的平方和最小. 设Q表示平方误差,\(Y_{i}\)表示估计值,\(\hat{Y}_{i}\)表示观测值,即\(Q = \sum_{i=1}^{n}(Y_{i} - \hat{Y}_{i})^{2}\) 最大似然估计 对于最大似然估计来说,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本的观测值的概率最大,也就是概

写在前面:在本篇博客中,旨在对线性回归从新的角度考虑,然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似(Maximum Likelihood Appropriation-MLA) 求解模型中的参数,以及梯度下降法解决MLA.然后分析加入不同范数(L0, L1, L2)对线性回归的影响.其次,另外一个重点是Logistic回归,他们分别用来 做回归和分类.线性回归与Logistic回归的区别,以及由Logistic回归引出的SoftMax回归及其用途. 一.线性回归 (1)残差 对于线性回归模型,我们一