MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题 部分源码 clear;clc;close all A0=[1 1]; A=lsqnonlin('jscs',A0); disp('配偶参数A:') disp(A)

AltiumDesigner绘制51单片机最小系统实例教程.pdf

在这个模拟中，我只使用了一种名为最小均方 (LMS) 的算法来进行系统识别任务。 它是为适应信号处理新手而设计的。 您可以非常轻松地为 CLMS、NLMS、LMF、qLMS 甚至 FLMS 等修改此示例。

原型： [xopt, fval, exitflag, output] = ppso(func,npars,lb,ub) 或[xopt, fval, exitflag, output] = ppso(func,npars,lb,ub,options) 或[xopt, fval, exitflag, output] = ppso(func,npars,lb,ub,options,auxdata) 描述： 使用全局版本的粒子群优化算法查找函数的最小值，如参考文献中所述。 1. 认知权重和社会权重的值分别为 cC = 1.49445*r2(0,1) 和 cS = 1.49445*r3(0,1) 其中 r2(0,1) 和 r3(0,1) 为两个在 0 和 1 之间均匀分布的随机数。惯性权重为 cI = 0.5 + 0.5*r1(0,1)。 已经测试了惯性权重的递减版本，但它导致整个算法在速度和最终

svm支持向量机原理的介绍以及方法的应用。

import cv2 import numpy as np import copy ''' 包含多个区域的最小外接矩形''' image = cv2.imread('./label.png') B, G, R = cv2.split(image) ret, thresh = cv2.threshold(G, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(thresh.shape) # 单通道复制为三通道 ...代替所有的：： 3 增加后的通道数 2 轴 GGG = np.repeat(G[...,np.newaxis], 3, 2) print(GGG.sha

matlab开发-球面最小二乘法。将一个球体与一组噪声数据相匹配。不需要宽弧或多点。

3、递推线性最小方差估计——卡尔曼滤波 卡尔曼滤波的准则与线性最小方差估计相同 估值同样是量测值的线性函数 只要包括初始值在内的滤波器初值选择正确，它的估值也是无偏的 计算方法——递推形式

自己根据原理编的的代码，程序里面还有相应的数据，可以用来验证

针对全国大学生智能汽车竞赛，研制了磁导航智能车系统。在硬件方面，以MC9S12XS128 单片机作为核心控制单元，控制单元由核心控制、路径信息采集、电机驱动、监控调试和电源共五个模块构成，利用仪表用差动放大电路对信号进行放大处理，采用加速度传感器对车辆姿态进行检测; 在软件方面，对传感器输出量进行归一化处理和曲线拟合，实现对车辆位置的快速准确判断，同时针 对方向闭环控制中给定变化频繁的特点，采用微分先行的PID 算法。实际测试结果表明了该方案的可行性。