matlab 均方误差的代码 Kalman filter estimation Email: autuanliu@163.com ！！！本库的所有文件，作者保留一切版权，在未经作者许可，请不要擅自使用或者发表！！！ Docs Notes: 所有的原始数据文件可以使用data目录下的matlab代码生成 本库包含四种自回归模型系数估计的算法 FROLS bi-KF FROKF（暂未发表，但可用, 引用请联系作者） bi-KF-SGD（暂未发表，但可用, 引用请联系作者） 主题 卡尔曼滤波器 自回归模型 系数估计 格兰杰因果 FROLS（Forward-Regression Orthogonal Least Square） FROKF（暂未发表，但可用, 引用请联系作者） SGD 编程语言 Matlab Python FROKF 系数估计 FROKF 效果示意 估计系数的均值比较 估计系数的方差比较 估计系数的误差比较 安装 pip install kalman-estimation 1 Theory 1.1 线性一维系统 1.1.1 系统表示 $$x_k=ax_{k-1}+bu_k+w_

算法的均方误差的比较

图像的均方误差的matlab代码机器学习 实验室工作报告 学生：Divin Vladislav Dmitrievich，gr。 956241 实验1 线性回归 数据集ex1data1.txt是一个文本文件，其中包含有关城市人口（该行中的第一个数字）和在该城市中获得的餐馆利润（该行中的第二个数字）的信息。 利润的负值表示该餐馆在这个城市遭受了损失。 ex1data2.txt是一个文本文件，其中包含有关房屋的平方英尺的信息（行上的第一个数字），房屋的房间数（行上的第二个数字）以及房屋的值（第三个）。数字）。 任务 从文本文件加载数据集ex1data1.txt 。 绘制餐厅利润与餐厅所在城市人口的依存关系图。 为ex1data1.txt实现J(θ)损失函数。 实现梯度下降功能以选择模型参数。 与第2点的图形一起构建结果模型（函数）。 将损耗函数的3D图相对于模型参数（ θ_0和θ_1 ）绘制为表面图和轮廓图。 从文本文件加载数据集ex1data2.txt 。 执行功能标准化。 这是否影响了梯度下降的收敛速度？ 以图表的形式给出答案。 对于使用向量化的多元线性回归，应实现损失函数J(θ)和梯度

图像的均方误差的matlab代码RAHT（区域自适应层次变换） 此代码实现了Queiroz和Chou [1]所描述的RAHT-rlgr编码器和解码器的改进版本。 [1] RL de Queiroz和PA Chou，“使用区域自适应分层变换对3d点云进行压缩”，IEEE Transactions on Image Processing，vol。 25号2016年8月，第8页，第3947-3956页。 编译后，将生成两个可执行文件： RAHT_cod：区域自适应分层变换编码器（RAHT-rlgr） RAHT_dec：区域自适应分层变换解码器（RAHT-rlgr） 它们的用法，如何编译可执行文件和测试如下所述 用法 RAHT_cod（区域自适应分层变换编码器） 用法 描述 RAHT_cod() 打印帮助信息 RAHT_cod(V, C, depth, filename, Qstep) 通过给定的量化步骤对系数进行变换，并将编码后的数据写入“文件名”给定的文件中。 输入 描述 V 每个体素的（ Nx3个双矩阵）顶点的顺序为（X，Y，Z）。 值应为非负整数 C （ Nx3 double matr

这个 m 文件计算两个图像 x 和 y 之间的均方误差。

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针对现有LMS（least mean square）算法不能同时提高收敛速度及降低稳态误差的矛盾，提出一种改进的变步长LMS算法，建立了步长参数μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系:与现有的算法相比，同时引入记忆因子λ和控制函数取值的参数β(n)，使当前步长与上一次迭代所得步长及前M个误差的平方相关。理论分析和计算机仿真结果表明，与现有几种常见的LMS算法相比，改进的算法收敛速度和稳态误差的性能指标得到了提高。

该程序通过 MSE 和感知器的方法将具有 2 个特征的 2 个不同类分开。 感知器分类器的两种不同方式一种是通过MATLAB命令（感知器）训练一层感知器网络，另一种是我根据感知器理论和梯度下降公式编写的程序。 （还添加了演示文件）。 绘制了所有分类线。 在程序中，如果最大迭代达到一条线，同时绘制了最小错误分类对象。

该程序实现了自适应波束形成技术，注释清晰，调试通过可以直接使用。

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