对“data1.m”数据，分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。（注意讨论算法中参数设置的影响。）

喻文健-数值分析与算法-第一二单元作业

数字示波器对信号的采集均利用ADC（模数转换器）对模拟信号进行量化。ADC的量化误差对信号测量的精准度有直接的影响。

本资源为Python代码，适用于电信专业课电子测量学科使用，包括粗大误差处理、肖维纳检验法、莱特检验法、 格拉布斯检验法、累进性误差判断、周期性误差判断及给定置信概率求取置信区间部分。

为了减小激光三维扫描仪多传感器点云拼接误差的影响，提出了一种以圆柱体作为标准物体逐层修正拼接误差的简便方法。对标准物体扫描且拟合出各截面圆心坐标，并利用圆柱体实际半径值求得截面真值圆函数，将每层测量数据向真值圆函数进行平移刚性变换，求得该层的拼接误差和修正值。为了减小随机误差的影响，利用多次重复测量求得平均修正值，并用求出的平均修正值分别对圆柱体、长方棱柱体和石膏人体模特的不同位置的扫描结果进行了修正验证实验。从截面图的直观观察和定量数据测量两方面比较了修正前后的点云拼接效果，结果表明，修正后点云拼接更加光滑平顺，数据测量相对误差有显著降低。

该代码实现两幅图像之间的配准，相似性测度采用的是均方误差，优化算法使用的是常规梯度下降法。

图像的均方误差的matlab代码图像质量评估 在此存储库中，我们实现了几种视觉质量算法（FR-IQA索引），并将其应用于坦佩雷图像数据库2013（TID2013）的图像，以生成具有每个索引量化每个图像的值的数据集。 然后计算生成的数据与TID2013图像的平均意见得分（MOS）值之间的几个相关和一致系数。 最后，我们根据指数的整体表现对其进行排名。 所有这些过程都可以复制为任何一组质量指标。 IQA_indices.py实现了均方误差（MSE），信噪比（SNR），峰值信噪比（PSNR）和加权信噪比（WSNR），通用质量指数（UQI），结构相似性指数（SSIM）和多尺度结构相似性指数（MSSIM），噪声质量测度（NQM），视觉信息保真度（VIF），梯度幅度相似度平均值（GMSM），梯度幅度相似度偏差（GMSD）和基于共分散系数CQ索引 这些算法将原始图像（参考）与修改后的版本（查询）进行比较。 此程序包中实现的所有算法都需要对两个相同大小的图像进行操作。 对于具有不同大小的参考图像和查询图像，索引超出范围。 通常，这些实现的索引在Matlab中可用。 由于Matlab是一种非免费的，硬性

单层感知器神经网络matlab代码感知器 用于MATLAB的带有反向误差传播学习方法的人工神经网络类。 sigmod传递函数。 这种实现是简单而有效的。 与许多其他针对单个神经元具有单独类的多余实现不同，此代码基于矩阵代数，因为神经元层本质上是矢量，轴突权重不过是矩阵。 人工神经网络的矩阵表示法使所有方法和计算都变得优雅而高效，而计算成本却更低。 缺少许多多余的参数可提供用户友好的体验。 ＃＃方法 PERCEPTRON（layers_vector）-创建具有指定数量的神经元的PERCEPTRON实例。 图层矢量可能类似于以下[10,12,12,12,5]。 具有上述层向量的网络将具有10个输入传感器神经元，三层关联神经元，每个神经元具有12个神经元和5个输出神经元。 forward（obj，input_col_vector）-从输入到输出的正向计算方法 backprop（obj，input，desirable_output，eta）-单一样本反向误差传播方法。 参数“ eta”控制收敛速度，通常为0 <eta <1。典型值eta = 0.001。

矩阵的逆运算，如果矩阵的数值相差较大，会有一定的误差

DS18B20线性误差的最小二乘估计