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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。

单片机技术

基于蒙特卡洛思想的定积分数值解法.doc

如果您记录多维时间序列数据并希望查找周期性，则很有用。 此函数查找轨迹与给定平面相交的点。 % P = poincare_map( X [, 平面] ) % 给定 N 维时间序列数据 X， % 找到穿过给定平面的时间序列的点。 % X ( t, variables ) 是随时间演变的 N 维状态的 T x N 矩阵% plane.norm = N-dim 法向量（默认 [1,0,0,0...] % plane.dist = 距原点的距离（默认 0） % 桑杰 G 马诺哈尔 2019

此函数使用最小二乘标准从给定的一组点 (x,y) 估计与椭圆的最佳拟合。 LS 估计是为椭圆的圆锥表示（可能有倾斜）完成的。 圆锥椭圆表示 = a*x^2+b*x*y+c*y^2+d*x+e*y+f=0 （当项 x*y 存在时（即 b ~= 0），椭圆的倾斜/方向发生） 之后，在估计之后，从椭圆中去除倾斜（使用旋转矩阵），然后从圆锥表示中提取描述椭圆的其余参数。 出于调试目的，可以在给定轴手柄的顶部绘制估计。 笔记： 1) 此功能不适用于三维轴系。 （只有二维） 2) 估计椭圆的5个参数至少需要5个点。 3) 如果数据是双曲线或抛物线，函数返回空字段和状态指示

进行单目相机的标定，输出单目相机的内参参数，可用于后续双目相机的标定

盲源分离中自然梯度算法批处理方法，他的主要步骤是将以前的一个点一个点的计算转化为多点计算。所谓的批处理方法就是迭代的过程不是用一个点去更新权值了，而是利用许多个点来更新权值。