移动最小二乘法拟合数据软件-移动最小二乘拟合软件说明.pdf 本帖最后由 jacket2015 于 2015-2-17 23:09 编辑 移动最小二乘拟合软件（附加任意已知函数最小二乘拟合以及神经网络拟合） 功能描述： 1、 本软件具有利用移动最小二乘拟合数据并提供预测的功能。该功能用来拟合n变量输入1个变量输出系统，所拟合的m组数据以m×形式按照每行n 1个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中；所预测的数据为m×n形式按照每行n个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中。本软件中，移动最小二乘拟合采用文献[移动最小二乘法在多功能传感器数据重构中的应用]的拟合模型。拟合支持模型优化，以尽可能地得到小的平方误差和值。该拟合支持基于1阶到4阶基函数的移动最小二乘拟合，以满足不同的精度要求。移动最小二乘拟合不给出最终拟合函数的具体形式。但给出最终的拟合误差，和数据预测。2、 本软件具有高达6个自变量，20个拟合参数的用户自定义函数的最小二乘数据拟合功能。所拟合的数据为m×形式按照每行n 1个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中；所预测的数据为m×n形式按照每行n个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中，其中，m为函数自变量的个数, 最大为6。拟合给出最终拟合函数的具体形式，最终的拟合误差，和数据预测。用户自定义函数需要按照格式要求由用户自行写上。3、 本软件具有神经网络拟合和预测功能。该功能可以拟合任意常见的n变量输入，m变量输出系统（一般地，n>2×m）。该功能提供3种神经网络模型（newrb,newrbe,newgrnn）。 附件

自适应波束形成是智能天线的关键技术，其核心是通过一些自适应波束形成算法获得天线阵列的最佳权重，并最终最后调整主瓣专注于所需信号的到达方向，以及抑制干扰信号，通过这些方式，天线可以有效接收所需信号。在实际应用中，收敛性，复杂性和鲁棒性的速度是在选择自适应波束形成算法时要考虑的主要因素。本文聚焦于最小均方（LMS）算法和样本矩阵求逆（SMI）的算法，分析了它们的性能，并在Matlab的帮助下将这两个算法应用于自适应波束形成。

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针对.jpg格式的图像，可以拟合图像中的椭圆

一维热传导方程热源反问题基于最小二乘法的正则化方法

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最小检测 mmdetection的迷你版本，主要包括一阶段目标检测器，结构和mmdetection完全一致，系统通过从头集成整个框架来熟悉所有细节 0蓝图 本仓库属于长期项目，计划分为n个阶段，每个阶段做啥事情我已经有打算了，目前还处于第一阶段：解读mmdet已经复现的算法。这个阶段主要是对mmdet已经复现的代码进行深度分析，每个算法都会有配套的详细论文和代码实现解释（后续会增加视频解读和汇总版解读文档）。故如果大家早先阶段想利用本框架进行重新训练，最好还是直接用mmdet官方代码库，在后续阶段会过渡训练逻辑代码，另外对比实验等等操作，请各位朋友不要着急！ 1为何而生 很多人可能有疑问：mmdetection那么好用，你为啥要自己又写一遍呢？没事干？其实不然，基于我目前的理解，出于以下几个原因： 学习目的mmdetection无疑是非常优异的目标检测框架，但是其整个框架代码其实非常多。我

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