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超松弛再生matlab代码低阶矩阵恢复的谐波均值迭代加权最小二乘 该存储库包含MATLAB代码，用于实现低阶矩阵恢复（尤其是针对低阶矩阵完成问题）的谐波均值迭代最小二乘（HM-IRLS）算法的基本变体，并重现本文所述的实验。纸： C.库默勒（J. Sigl） “用于低秩矩阵恢复的谐波平均迭代加权最小二乘”将出现在《机器学习研究杂志》（JMLR）中。 在线可用： 主文件是HM_IRLS.m 。 另请参见示例脚本： script_mc_comparisons.m -HM-IRLS与其他两种算法在随机矩阵完成数据上的比较脚本 script_small_example_IRLSvariants.m该脚本说明了本文第3部分的小示例，将HM_IRLS与其他IRLS变体进行了比较，以解决该问题 script_HM_IRLS_Figure3.m本文图3的脚本重现实验（HM-IRLS和其他IRLS变体的收敛速度，用于解决简单问题） script_HM_IRLS_Figure4.m本文图4的脚本重现实验（HM-IRLS和其他IRLS变体对难题的收敛速度） script_HM_IRLS_Figure5.m本

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基于Harris角点检测、最小二乘拟合、RANSAC和HOG的图像拼接算法的matlab仿真，matlab2021a测试。 1.利用Harris角点检测算子找关键点 2.比较来自两幅不同图片的两组关键点，并且将它们匹配起来。 3.利用最小二乘法找到仿射变换矩阵将一幅图片上的点映射到另一幅图片上。 4.利用RANSAC算法估计一个更准确仿射变换矩阵。形成全景图片。

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OLS - 正交最小二乘法：由 T. Blumensath, ME Davies 提出StOLS - Stagewise OLS：将 StOMP 理念与 OLS 相结合ROLS - 正则化 OLS：将 ROMP 思想与 OLS 相结合

matlab下实现最小二乘拟合测试，程序中给了部分离散的数据，在此基础上实现拟合，并绘图。