为了能够同时处理含有较强噪声和欠采样区域的包裹相位图，对基于快速傅里叶变换的4种典型相位解包裹算法的速度、准确性及适用范围等相关问题进行了深入的研究，并且通过计算机模拟分析了该类算法中的4种经典算法的抗噪能力和处理含有欠采样情况的能力。结果表明，对于含有强噪声的数据，基于四次快速傅里叶变换算法的效果最好，基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最差；对于含有欠采样的数据，基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最好，基于四次快速傅里叶变换算法次之；对同时含有噪声和欠采样区域的实验数据，基于四次快速傅里叶变换的相位解包裹算法精度最高。

欠定、确定和超定系统的解决方案示例。

sparse_sensing12 - 是函数代码sparse_sensing_example - 展示如何使用它。 x = sparse_sensing12(A,y,epsE) 由 Yoash Levron 教授撰写， 电气工程，以色列理工学院，2014 年 9 月。 此函数使用行数少于列数的矩阵 A 求解欠定方程组 Ax=y。 该函数定位“最稀疏”的解向量 x，即具有最少数量的非零元素的解向量。 如果存在稀疏解决方案，则该函数可以保证找到它。 功能输入： A - 传感矩阵（尺寸 M x N，其中 M<N） y - 已知输出向量（已知测量值的向量，（尺寸 M x 1） epsE - 解决方案的可容忍误差。 如果解向量 x 产生第二个范数大于 epsE 的错误，则该函数会抛出错误消息。 函数输出： x - 估计的稀疏向量（维度 N x 1）。 假设 x 最多有 2 个非零元素。 此

该库实现了一种随机算法，用于求解最小二乘方程 x = arg min norm(A * x - b, 2) 或欠定系统 min(norm(x, 2)) st Ax=b。 对于 m×n 矩阵运行此 o(mn^2) 的可能性很高。 有关求解器的详细信息，请参见位于以下位置的论文： Blendenpik：增压 LAPACK 的最小二乘解算器。 作者：Haim Avron、Petar Maymounkov 和 Sivan Toledo。 需要构建 FFTW 和/或 SPIRAL WHT。 提取文件并写入 install_blendenpik。

详细描述了过采样、欠采样的原理，并就实际工程应用给出了2者的对比。

3.欠定方程组的解 当方程数少于未知量个数时,即不定 情况,有无穷多个解存在。 matlab可求出两个解： 用除法求的解x是具有最多零元素的解 是具有最小长度或范数的解，这个解是基于伪逆pinv求得的。

为了实现欠驱动自治水下机器人(AUV) 三维航迹跟踪控制, 基于非完整系统理论分析了AUV缺少横向推进器时的欠驱动控制系统特性, 并验证了欠驱动AUV存在加速度约束不可积性. 基于李亚普诺夫稳定性理论, 利用自适应Backstepping 设计连续时变的航迹点跟踪控制器, 以抑制外界海流的干扰. 仿真实验表明, 所设计的控制器能实现欠驱动AUV对一序列三维航迹点的渐近镇定, 并且航迹跟踪的精确性和鲁棒性明显优于PID 控制.

说明： 完成欠定盲语音分离，源信号为3路输入，有2路麦克风，用c实现。 (Underdetermined blind speech separation is completed, the source signal is 3 inputs, 2 mic, with c achieve.)

过拟合与欠拟合.pdf

行业分类-电子政务-一种欠压采集电路.zip