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两个输入 X 和 Y 是定义一组 N 个点的向量。该函数使用拉格朗日方法找到通过所有这些点的 N-1 阶多项式，并在 P 中返回定义该多项式的 N 个系数。然后，polyval(P,X) = Y。R 返回所得多项式的 N-1 个极值/拐点的 x 坐标（其导数的根），S 返回多项式在这些点处的值。

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视频背景分离以及前景提取广泛应用于场景分析、目标追踪等领域。而鲁棒主成分分析(RPCA)则是实现视频背景与前景分离的重要技术之一。但是,用核范数来近似秩函数的传统RPCA模型在处理含有较大奇异值的图像时效果并不理想。为了解决这一问题,提出一种新的非凸函数来近似秩函数,对基于核范数的RPCA模型进行改进,并应用增广拉格朗日乘子法求解改进的模型。实验结果表明,与传统的RPCA及现有的一些改进模型相比,提出的基于非凸秩近似的RPCA模型计算效率更高,且图像分离效果更好。

自抗扰控制之上拉式磁悬浮Simulink仿真