以下步骤介绍了使用WLS进行图像融合的算法： （1）在我们的算法中，第一步是基于各向异性扩散（ANI）的两尺度分解，该分解用于在每次输入曝光时将较粗糙的细节（基础层）和较精细的细节（细节层）分开。 （2）弱纹理细节（即从ANI计算得出的细节层）和饱和度度量用于生成权重蒙版，以控制来自所有所有多次曝光中分离的基础层的像素的贡献。 （3）分别对第一步中计算的较粗细节和较细细节分别执行基于加权最小二乘（WLS）和基于Sigmoid函数的权重图细化。 （4）执行基于加权平均的较粗细节和较细细节的混合，以形成合成的无缝图像，而不会在大的不连续点附近模糊或丢失细节。

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MATLAB偏最小二乘法的实现，文件夹附有可用的数据。

基于改进的PI模型对非线性曲线进行拟合，二次寻优算法进行参数辨识，用逆模型前馈补偿

GPS伪距单点定位，包括导航文件、观测文件、精密钟差和精密星历的读取，对流层Hopfield模型，电离层K8模型，采用最小二乘法，最后通过调用matlab来计算测站坐标。对GPS编程初学者是很好的编程哦。

MATLAB环境下用最小二乘法进行系统辨识

以递推最小二乘法，利用车辆纵向动力学原理，估算车辆质量。详细的matlab编程，注释很清晰易懂。递推最小二乘法RLS的实际实现实例，可用来辅助学习。

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最小二乘法拟合，压力传感器的温度补偿算法