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  1. 一种抑制基线漂移的自适应快速线性拟合算法.pdf

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  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-08
    • 文件大小:649216
    • 提供者:shelihuang12345
  1. 曲线拟合&&线性回归(C#)

  2. 这个是我做的系统的部分算法的实现,主要是曲线拟合和线性回归。不改名字了,直接传上来吧。
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2011-06-08
    • 文件大小:51200
    • 提供者:iloveyoumw
  1. 直线拟合经典算法c语言

  2. 如果你有一些数据点,他们是离散的。你要从中找到这些点的规律,就做一条直线,穿过尽可能多的点,使得这些数据和直线上所的估计的点的方差最小。找到的这条直线就是拟合直线。它代表了数据之间的线性规律
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-08-03
    • 文件大小:1024
    • 提供者:liyuanshi
  1. 最小二乘法拟合曲面

  2. 最小二乘法拟合曲面的算法和举例 用最小二乘法拟合曲面方程.pdf 可用matlab进行解线性方程组得到各项系数
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-09-11
    • 文件大小:106496
    • 提供者:mengxiaokai1
  1. 非线性拟合工具

  2. 当前非线性拟合和多元拟合的工具较少,这是针对常用的拟合算法,开发的一款数据拟合为主的软件。包括线性拟合的各种算法,非线性拟合的各种算法,以及多元拟合的各种算法。其中提供了很多非线性方程的模型,以满足不同的需求,也可以制定自己所需要的指定非线性方程模型的,采用最先进的初始值估算算法,无需初始值就可以拟合自己想要的非线性方程模型各个模块的介绍如下。 1.线性拟合算法模块 根据最小二乘拟合算法,对输入的数据进行变量指定次方的拟合。同时可对自变量或因变量进行自然对数和常用对数的转换后再拟合。根据实际情
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-12-05
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:xiangjian208
  1. C++数据结构线性拟合算法

  2. 数据结构线性拟合算法,希望对广大初学者有所帮助!
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-07-11
    • 文件大小:620
    • 提供者:alder_911
  1. 线性拟合算法

  2. 线性拟合算法,可以计算一系列点的最小二乘拟合曲线,内涵使用方法说明,希望大家能用到
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2016-03-03
    • 文件大小:3072
    • 提供者:yingyingcht
  1. MATLAB教学视频:详解数据拟合的MATLAB实现(线性拟合)

  2. 本期视频时长约85分钟,通过三个具体的应用案例,详细地讲解了拟合的数学定义,使用拟合方法必备的两个基本条件;重点讲解了使用MATLAB实现线性拟合和多项式拟合的具体步骤和方法,并对典型函数的线性化处理方法,做了详细的介绍。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2017-09-16
    • 文件大小:36700160
    • 提供者:qq993878382
  1. 线性最小二乘拟合算法实现

  2. 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。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2017-12-28
    • 文件大小:8192
    • 提供者:lxwyw10902
  1. LM的拟合算法

  2. Levenberg-Marquardt Method线性拟合优化算法的实现。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-04-18
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_39242042
  1. 基于STM32的高精度建议电子秤实现源码

  2. 基于STM32的高精度建议电子秤的代码实现,其中包含了,HX711,12864,按键,线性拟合算法等。
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2018-07-10
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:lianghuaibo999
  1. 基于MSP430F247/149系列的电子秤代码

  2. 本资源为,16年四川省电子技能大赛一等奖,电子秤源码,其中结合了常用的外围模块,以及采用了线性拟合算法。
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2018-07-10
    • 文件大小:508928
    • 提供者:lianghuaibo999
  1. 最小二乘法拟合

  2. 最小二乘法线性拟合,数值计算方法中的一种经典算法。。
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2018-10-13
    • 文件大小:8192
    • 提供者:tianjianbowu
  1. 多数据点的最小二乘线性拟合 C 源代码,可编译

  2. 多数据点(X,Y)的线性拟合,直线拟合,满足最小二乘方法,数据拟合方法,线性拟合,给出子程序可以调用,有详细注释,程序易懂。
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2018-10-17
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_43432631
  1. 线性拟合仿真-最小二乘法、正交回归,matlab代码

  2. 线性拟合的matlab仿真代码,包含数据点的收集、一般最小二乘算法、正交回归算法,画图等。其中数据点的收集还包括曲线的数据点收集。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-08-31
    • 文件大小:3072
    • 提供者:qq_31880107
  1. 煤矿井下WSN最优线性拟合时间同步算法

  2. 针对煤矿井下无线传感器网络结构的特殊性以及由节点时钟不稳定性对同步精度产生的影响,提出一种基于最优线性拟合时间同步算法。在传统TPSN(Timing-sync Protocol for Sensor Networks)算法的基础上,建立一种新型算法模型,并利用线性回归算法对时钟漂移进行补偿,过滤异常数据点,从而提高同步的精度,减少异常数据点对同步精度的影响,延长同步时间。实验结果表明:该算法能有效提高同步精度和稳定性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:764928
    • 提供者:weixin_38499950
  1. Python线性拟合实现函数与用法示例

  2. 主要介绍了Python线性拟合实现函数与用法,结合实例形式分析了Python使用线性拟合算法与不使用线性拟合算法的相关算法操作技巧,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:137216
    • 提供者:weixin_38650150
  1. 基于稀疏谱拟合的超分辨方位估计

  2. 考虑到各阵元接收的实际环境噪声可能是相关的,以及风成噪声和远处航船噪声等因素的影响,环境噪声强度的空间分布可能具有方向性。利用非均匀环境噪声模型,结合稀疏谱拟合算法,提出了一种基于稀疏谱拟合的超分辨方位估计算法。该算法利用空间信号的稀疏性和线性噪声模型拟合误差的l2-范数联合最小化,实现非均匀环境噪声条件下的超分辨方位估计。通过计算机仿真讨论了正则参数和线性噪声模型阶数对算法性能的影响,海上试验结果表明了该算法较传统算法和稀疏谱拟合算法具有更低的旁瓣级和更好的方位分辨能力,同时有效验证了该算法在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-15
    • 文件大小:619520
    • 提供者:weixin_38569722
  1. 基于奇异值分解的数字波前拟合算法

  2. 提出了基于奇异值分解、采用泽尼克多项式拟合干涉波前的算法,该算法直接从线性方程组入手,对矩阵进行奇异值分解分解,在求解逆矩阵的过程中,采用阈值法对奇异值的倒数进行非常规的置换(∞→0),可直接得到系数向量。理论分析和实验证明,相对于传统的格拉姆施密特正交法,该算法可首先通过求解条件数判断线性方程矩阵是否奇异,对于解决病态方程组或奇异矩阵的最小二乘问题,有很好的稳定性,避免了由最小二乘构造的法方程组出现病态而引入的计算误差,且易于编程。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:871424
    • 提供者:weixin_38540819
  1. 动态光散射最优拟合累积分析法

  2. 动态光散射是测量纳米颗粒大小的有效方法,但使用线性累积分析法反演的颗粒直径受数据点长度的影响较大,数据点长度不同,拟合结果也不同。针对线性累积分析法的缺点,对比分析了线性和非线性累积分析法,并结合两者的优点提出最优拟合累积分析法。此算法由一阶曲线拟合反演颗粒的直径,并与一阶多项式拟合结果对比,获得光强自相关函数的最优线性拟合长度,然后由二阶多项式拟合反演颗粒的多分散系数。理论分析与实验数据表明:最优拟合累积分析法反演的颗粒直径相对误差和重复性均小于2%,多分散系数相对误差小于6%,因此利用最优拟
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38622427
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