鲁棒非线性回归：使用维纳模型和稀疏性优化的鲁棒非线性回归

TDOA/AOA/AOD

Levy 等人的 LSCM 算法的实现 [1]。 还包括一个基本的 Wavefront OBJ 文件格式阅读器，以及一个利用加速的实现，使用来自 Accelereyes 的 JACKET 在 NVIDIA GPU 上执行一些计算。 [1] B. Lévy、S. Petitjean、N. Ray 和 J. Maillot，“用于自动纹理图集生成的最小二乘共形贴图”，ACM Trans。 图。，卷。 21，2002，第 362-371 页。

整体最小二乘基本理论，介绍整体最小二乘基本原理，配合实例计算。

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自适应线路增强器 (ALE) 是一种自适应滤波器，它是一种特殊类型的自适应噪声消除 (ANC) 滤波器，其中仅使用一个信号（噪声）来滤除所需信号。 众所周知，噪声与自身不相关，理想情况下，噪声的自相关为零。 ALE 通过将噪声信号与其延迟版本相关联来过滤噪声。

关于matlab椭圆拟合的源代码，根据给出的椭圆边界上的点坐标拟合整个椭圆的边界

Savitzky-Golay算法实现论文，介绍算法（General Least-Squares Smoothing and Differentiation by the Convolution (Savitzky-Golay) Method）

.: 最小二乘保形映射 - 纹理映射问题 (LSCM-TMP) 包 :. 该软件包包含一个用 Matlab 编写的用于解决纹理映射问题的例程库。 很快有更深入的描述。 .：编码（Matlab）：。 从程序员的角度来看，这个例子说明了如何使用： - OOP（ https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/matlab/matlab_oop.pdf）； - 预先使用绘图属性（ http://it.mathworks.com/help/matlab/ref/plot.html）； 。： 参考 ：。 布鲁诺·莱维等人。 用于自动纹理图集生成的最小二乘保形贴图。 下载： https : //members.loria.fr/Bruno.Levy/papers/LSCM_SIGGRAPH_2002.pdf 。： 其他 ：。 如果你考虑在你的工作中使用这个库，请在

PyTorch套索 用于L1正则化最小二乘（套索）问题的PyTorch库。 该库正在进行中。 欢迎和赞赏的贡献！ 作者：Reuben Feinman（纽约大学） 乍看上去： import torch from lasso . linear import dict_learning , sparse_encode # dummy data matrix data = torch . randn ( 100 , 10 ) # Dictionary Learning dictionary , losses = dict_learning ( data , n_components = 50 , alpha = 0.5 , algorithm = 'ista' ) # Sparse Coding (lasso solve) coeffs = sparse_encode ( data , di