最小二乘法拟合平面

最小二乘法拟合平面

哈明窗matlab代码基于加权最小二乘的快速全局平滑 重新实现论文“ D. Min，S。Choi，J。Lu，B。Ham，K。Sohn和MN Do，基于加权最小二乘的快速全局图像平滑， IEEE Trans。on Image Processing ，23（12） ，5638-5653，2014“ 用法 提供了MATLAB和C中的两个演示代码。 MATLAB API output_image = FastGlobalSmoothing（input_image，sigma，lambda） 输入图像可以是以下类型之一： uint8 ， uint16 ， single或double 。 输出图像的大小和数据类型与输入图像相同。 如果sigma值为负或零，则将采用基于局部噪声方差估计的自适应策略。 提供了用于Linux 64位和Windows 64位操作系统的二进制MEX文件，分别具有扩展名mexa64和mexw64。 C API int FastGlobalSmoothing（float *图像，int宽度，int高度，float sigma，float lambda，intsolver_ite

linux最小文件系统，亲测非常好用。包含busybox命令和基本命令。

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为抵消信道时变多径传播特性引起的码间干扰、准确地识别数字通信系统中的发送信号,满足信道均衡的实时性要求,采用最小二乘支持向量机回归算法对信道进行均衡。首先,分析了最小二乘支持向量机算法应用于信道均衡的机理,与传统的信道均衡方法相比,该算法无需对信道进行估计可直接得到均衡器的参数。其次,与ε-支持向量机算法进行比较,最小二乘支持向量机均衡性能不减,时间复杂度大大降低,可以更好的满足信道更新的实时性要求。同时探讨了2种改善低信噪比下信道均衡性能的方法。结果表明:对于信道环境复杂的通信系统,利用最小二乘支持向量机的非线性均衡速度快、效果良好。在低信噪比情况下,可以通过增加训练序列长度和利用非线性核函数来改善信道均衡的性能。

针对轮廓曲线的多边形近似和特征点提取，提出了多边形逼近误差和局部最小误差逼近特征点的定义和相应的实现算法。该特征点对轮廓曲线进行树状递归划分，并最大限度地减小逼近误差。使得在给定特征点数目情况下，多边形逼近误差为最小．在给定逼近误差的情况下，特征点数目为最少。对于轮廓线的特征提取、优化多边形逼近、压缩表示具有一定的意义。

本文给出一个c语言程序，实现在程序中找出其中的最大值和最小值。

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