Advertisement

WLS采用加权最小二乘法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
主要涉及的是WLS（Weighted Least Squares，加权最小二乘法）的源程序代码开发工作，而加权最小二乘法这一技术的核心应用领域在于信息融合过程中的数据处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 加权最小二乘（WLS）方法
    优质
    加权最小二乘法是一种统计分析技术，用于回归模型中处理异方差性问题。通过赋予每个数据点不同的权重来优化参数估计，提高模型预测精度和可靠性。 本段落主要讨论WLS（加权最小二乘法）的源程序代码编写。加权最小二乘法在信息融合领域有重要应用。
     
  • 加权最小二乘法
    优质
    加权最小二乘法是一种统计学方法，用于回归分析中，通过赋予每个数据点不同的权重来减少误差，特别适用于处理异方差性问题。 通过运用能量系数作为权值，并采用加权最小二乘算法来定位目标位置，可以提高定位的准确性。
     
  • 哈明窗MATLAB代码-WLS滤波器: 加权最小二乘滤波
    优质
    本项目提供了一套使用MATLAB实现的哈明窗加权最小二乘（WLS）滤波器代码。通过应用哈明窗，该滤波器能够有效减少信号处理中的谱泄漏现象，并利用加权最小二乘法优化滤波性能，适用于各类信号去噪和预处理需求。 哈明窗的MATLAB代码基于论文“D.Min, S. Choi, J. Lu, B. Ham, K. Sohn 和 M.N.Do 的《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”，提供了MATLAB和C中的两个演示代码。MATLAB API 函数为 `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。此外，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 函数为： ```c int FastGlobalSmoothing(float* 图像, int 宽度, int 高度, float sigma, float lambda, int solver_ite); ``` 这段描述介绍了如何使用MATLAB和C语言实现快速全局平滑算法，并提供了相应的API函数和参数说明。
     
  • 迭代再加权最小二乘法（IRLS）
    优质
    简介：迭代再加权最小二乘法（IRLS）是一种用于拟合非线性回归模型的优化算法，通过反复应用加权最小二乘法，逐步逼近最优解。 在阅读去模糊算法的过程中，我注意到估计模糊核时常提到IRLS（迭代重加权最小二乘）优化算法，因此决定深入理解这一方法。根据论文《Iterative Reweighted Least Squares》，对于线性方程组的最优近似解问题可以表示为矩阵形式Ax=b，其中A∈RM×N。该问题等价于寻找使得误差向量e=Ax−b的范数最小化的解。在最小平方误差近似中，使用二范数作为度量标准：∥e∥22=∑iei2=eTe。 重写后： 理解IRLS（迭代重加权最小二乘）优化算法对于掌握去模糊算法中的核估计问题至关重要。根据《Iterative Reweighted Least Squares》一文所述，线性方程组的最优近似解问题可以表示为Ax=b的形式，其中A是一个RM×N大小的矩阵。这个问题等价于寻找使误差向量e=Ax−b范数最小化的解。在寻求最小平方误差时，我们通常采用二范数作为度量标准：∥e∥22=∑iei2=eTe。
     
  • AirPLS：采用自适应迭代加权最小二乘法进行基线校正
    优质
    AirPLS是一种基于自适应迭代加权最小二乘算法的光谱数据处理方法，专门用于精确地从复杂信号中去除基线漂移，提高数据分析准确性。 飞机使用自适应迭代加权最小二乘法进行基线校正，它采用Cholesky分解与反向Cuthill-Mckee方法的JavaScript实现来减少稀疏线性系统的带宽，并加速基线拟合过程。安装该库的方法为：`npm install ml-airpls`。 示例代码如下： ```javascript const airpls = require(ml-airpls); let y = [1, 1, 1, 1, 3, 6, 3, 1, 1, 1]; let x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ,9]; var { baseline , corrected , iteration , error } = airpls(x,y); ```
     
  • 加权最小二乘法：近乎完美的最小最大拟合
    优质
    加权最小二乘法是一种回归分析技术，通过赋予每个数据点不同的权重来改进模型预测精度，实现几乎最佳的数据拟合效果。 本研究通过实验展示了在解析与非解析函数上的一些新颖发现：当最小二乘多项式逼近被用作第二个加权最小二乘逼近的权重并重复使用时，所得的新第二逼近从统一意义上几乎达到了完美状态，并且通常不需要额外修正措施（如Remez修正）。
     
  • 基于最优权重的加权最小二乘法状态估计
    优质
    本研究提出了一种新的基于最优权重分配的加权最小二乘法状态估计方法，有效提升了系统的测量精度与稳定性。 基于最优权重的加权最小二乘状态估计方法能够提高参数估计的精度和可靠性，在实际应用中具有广泛的价值。通过合理分配观测数据的权重，该方法可以有效减少噪声对结果的影响，并且在处理非均匀误差分布的数据时表现出色。这种方法的核心在于确定每个测量值的最佳权重系数，从而优化整个系统的性能指标。 采用加权最小二乘法进行状态估计的关键步骤包括： 1. 确定模型结构和参数。 2. 收集并预处理数据。 3. 计算各观测值的误差方差或协方差矩阵作为权重计算的基础。 4. 应用优化算法迭代求解最优权值向量，进而得到状态估计结果。 这种方法不仅适用于线性系统，在非线性问题中同样可以发挥重要作用。通过引入适当的变换技术（如雅可比矩阵），加权最小二乘法能够有效地应用于各种复杂场景下的参数估算任务当中。
     
  • MLS.rar_MLS_最小二乘法_最小二乘法_MATLAB
    优质
    本资源提供了关于MATLAB环境下实现最小二乘法（MLS）的相关内容和代码示例，适用于数据分析与科学计算。 移动最小二乘法程序可以使用MATLAB编写成可以直接调用的函数形式。
     
  • 偏最小二乘法与偏最小二乘回归_plsr_偏最小二乘法
    优质
    本文章讲解了偏最小二乘法（PLS）及其在多元数据分析中的应用，重点介绍了偏最小二乘回归(PLSR)技术，并探讨其原理和实际操作。 MATLAB偏最小二乘法的实现，文件夹内包含可用的数据。