算法基于C和Python实现，由我一人负责，一周完成。算法的输入是五个任意的高度值，得到与现实相似的河床平面。利用最小二乘法，得到拟合五点的光滑曲面，加入自己设计的复杂数学函数和基于numpy实现的随机化凹凸算子，使曲面粗糙不平，基于Matplotlib将输出的数组可视化

1、在MATLAB上搭建系统辨识实验平台。设计不低于3阶的拉普拉斯传递函数对象，通过施加白噪声输入产生对应的输出数据。辨识ARMAX模型。 2、以均值为0，方差为1的白噪声为输入产生对应输出，构造不少于200组数据； 3、用课堂所讲的任意一种递推最小二乘编写系统辨识算法； 4、确定最佳模型阶次(尝试2阶、3阶、4阶等，从中选择最优阶次)； 5、模型有效性测试：样本集分成前后两个子集，前一个子集用于系统辨识（该子集要确保递推最小二乘能够收敛），后一个子集用于验证模型有效性：

最小二乘法拟合平面

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最小二乘法拟合的文档。

最小二乘法及其在Matlab中的应用，杜天玉，蔡振雄，物理量之间的函数关系在实际研究工作中有很重要的作用。本文首先介绍了最小二乘法拟合的基本原理,其次介绍了用Matlab实现曲线拟合�

为研究人流密集场所应急疏散能力,在分析构成人流密集场所应急能力影响因素的基础上,对影响人流密集场所应急能力的主要影响因素从人员、建筑、环境、交通、管理5个方面进行了的分析,建立了表征人流密集场所应急疏散能力的多层次安全评价指标体系。将评价指标优化定权方法与灰色聚类分析方法相结合,应用于人流密集场所应急疏散能力评价。应用最小二乘法优化层次分析法与熵权法得到的指标权值,克服了评价过程中指标权重主观性强的弊端,保证了指标权值的合理性;应用灰色聚类分析方法,用灰类白化权函数来量化各评价指标隶属于不同评价等级的程度进行评价,以增加评价结果的可信度,进而得出人流密集场所应急疏散能力的评价结果。应用该方法对西安火车站地下商场区进行评价,通过对评价结果的分析反映出该区域在应急疏散方面存在的不足,为该区域应急疏散能力的提升与安全管理工作的持续改进提供了的参考依据;该方法可操作性强、便于计算实现,是一种实用的综合评价方法。

图像复原与超分辨率技术课件PPT，是数字图像处理技术的基础原理，主要介绍图像增强图像复原，超分辨率技术，是相关课程参考课件，也可以作为讲解相关技术的演讲课件，涉及运动模糊，锐化平滑，提高低分辨率图像质量，图像退化模型，逆滤波，维纳滤波，最小二乘法，卷积算子等