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这个算法是平方收敛的(每次迭代有效位数增加一倍),
这样要求到Q位有效数字,就至少要log2Q+1次迭代
显然,这种计算是要高精度表示的,
我所用的算法就是普通的高精度加减乘除
加减是O(n)的,时间花费很少。
乘除是O(n2)的,主要的时间花费都在这上面。
而由这个算法中可以看到,bn的计算需要开根号。
这里有两种开根号的办法:
①用初中教我们的方法,每次开两位根号,用除法减掉,
这样所需时间为n2·n/2=O(n3),不可忍受!
②用牛顿迭
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基于lms算法的干扰自适应抵消LMS算法是基于最陡下降法的统计估计的最小均方值算法,令误差的均方值达到最小时的抽头系数的值即为最优解。LMS算法抽头系数w的变化方向为代价方程的负梯度方向。-Lms algorithm based on adaptive interference cancellation algorithm is the LMS steepest descent method based on statistical estimation of the least mean sq
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我的毕业设计所做的关于自适应天线波束成型算法,采用最小均方自适应滤波方法实现。
-My graduation project on adaptive antenna beamforming algorithm, least mean square adaptive filtering method.
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设计最小二乘逆滤波器求解反卷积问题,假设有观测噪声,为降低观测噪声声的影响,可使用预白化方法,设计长度N=50的最小平方FIR逆滤波器
-The design of least squares inverse filter for solving the problem of deconvolution, assuming that the observation noise, in order to reduce the impact of the observation noise so
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WPE使用方法:执行WPE会有下列几项功能可选择:
SELECT GAME选择目前在记忆体中您想拦截的程式,您只需双击该程式名称即可。
TRACE追踪功能。用来追踪撷取程式送收的封包。WPE必须先完成点选欲追踪的程式名称,才可以使用此项目。按下Play键开始撷取程式收送的封包。您可以随时按下 | | 暂停追踪,想继续时请再按下 | | 。按下正方形可以停止撷取封包并且显示所有已撷取封包内容。若您没按下正方形停止键,追踪的动作将依照OPTION里的设定值自动停止。如果您没有撷取到资料,
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Signal subspace identification is a crucial first step in many hyperspectral processing algorithms such as target detection, change detection, classification, and unmixing. The identification of this subspace enables a correct dimensionality reductio
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将一个数分成最少几个数的平方和,利用动态规划法求解-A number divided into at least several square and using dynamic programming method
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VB采用最小二乘法演示如何在VB中实现线性拟合和二次拟合,编译时候需要TeeChart5.ocx,已将此文件打包,你无需再下载。新建 Microsoft Excel 工作表.xls里是测试数据,程序会自动读龋这里要说的是:
1.1 线性拟合:给定一组数据(xi,yi),i=1,2,…,m,做拟合直线。
1.2 二次拟合:给定数据系列(xi,yi),i=1,2,…,m,用二次多项式函数拟合这组数据。作出拟合函数与数据序列的均方误差最校
-VB using the metho
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主成分分析法中(PCA)的主成分回归,相比最小二乘回归具有更小的均方误差。本程序用于学习交流。-Principal component analysis method (PCA) of the principal component regression. Compared to the least squares regression, it s a smaller mean square error. This procedure just for learning.
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最小均方误差(MMSE)的算法,matlab开发工具箱中的支持向量机,用于信号特征提取、信号消噪,采用热核构造权重,处理信号的时频分析,数值分析的EULER法,最小二乘回归分析算法。- Minimum mean square error (MMSE) algorithm, matlab development toolbox support vector machine, For feature extraction, signal de-noising, Thermonuclear using
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利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程,通过反复训练模板能有较高的识别率,最小均方误差(MMSE)的算法。- Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations, Through repeated training YcQJZVVlate have higher recognition rate, Minimum mean square error (MMSE) algorithm.
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主成分分析(principal component analysis,PCA)是一种将高维数据投影到低维
数据的线性变换方法,这一方法的目的是寻找在最小均方意义下最能代表原始数据特征
的投影方向,用这些方向矢量表示数据。-Principal component analysis (PCA) is a kind of high dimensional data to the low dimension.The objective of this method is to find the
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最小均方误差(MMSE)的算法,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程,光纤无线通信系统中传输性能的研究。- Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations, Fiber Transmission wireless communication system performance.
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利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程,最小均方误差(MMSE)的算法,ICA(主分量分析)算法和程序。- Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations, Minimum mean square error (MMSE) algorithm, ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures.
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利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程,微分方程组数值解方法,最小均方误差等算法的MSE的计算。- Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations, Numerical solution of differential equations method, Minimum mean square error MSE calculation algorithm.
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车牌识别定位程序的部分功能,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程,最小均方误差等算法的MSE的计算。- Part of the license plate recognition locator feature, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations, Minimum mean square error MSE calculation algorithm.
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切比雪夫 用切比雪夫多项式逼近已知函数
勒让德 用勒让德多项式逼近已知函数
帕德 用帕德形式的有理分式逼近已知函数
lmz 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式
ZJPF 求已知函数的最佳平方逼近多项式
方舟子 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数
事实上的部队 离散周期数据点的傅立叶逼近
SmartBJ 用自适应分段线性法逼近已知函数
SmartBJ 用自适应样条逼近(第一类)已知函数
multifit 离散试验数据点的多项式曲线拟合
LZXEC 离散
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本文从高速数字信号处理器的特点、自适应滤波器的原理及主要应用领域入手,介绍了自适应滤波器的基本理论思想,具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。本文中,对两种最基本的自适应算法,即最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法进行了详细的介绍和分析,并针对两种算法的优缺点进行了详细的比较。最后用DSP实现了自适应滤波器。实验结果表明,该自适应滤波器滤波效果优越。(Starting from the characteristics of high-speed digital si
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协同区间偏最小二乘 siPLS算法是 N rgaard等对其提出
的 iPLS方法的改进, 其基本算法步骤如下:(1)对原始谱图进行
预处理;(2)在全谱范围内建立全局偏最小二乘模型, 即上节的
模型;(3)在整个光谱区间采用 iPLS建立多个等窗口宽度的子
区间, 假设为 n个;(4)在每个子区间上建立偏最小二乘法模型,
即可得到 n个局部模型;(5)以交叉验证时的均方根误差 RMSE
值为各模型的精度衡量标准, 比较全光谱模型和各局部模型的
精度;(6)组合精度最高的局部子区间
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