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基于LMS(最小均方误差算法)的自适应滤波的源程序序，基于matlab ，经测试可直接使用。
-Based on the LMS (least mean square error algorithm) adaptive filtering of the source sequence, based on Matlab, has been tested and can be used directly.
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各种最小均方误差（LMS）算法实现滤波功能仿真。-Various least mean square error (LMS) algorithm filtering functional simulation.
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运动去模糊matlab程序,包含维纳滤波修复图像,最小二乘方修复图像等方法-Motion deblurring Matlab procedures, including Wiener filtering for image restoration, the least square method for image restoration
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近代平差，包括：序贯平差、最小二乘配置、抗差估计、卡尔曼滤波、粗差探测、参数加权平差、相关抗差估计-Modern adjustment, including: sequential adjustment, least square configuration, robust estimation, Kalman filtering, gross error detection, parameter weighting adjustment, related to robust estimatio
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在一定的约束条件下，其输出与一给定函数（通常称为期望输出）的差的平方达到最小，通过数学运算最终可变为一个托布利兹方程的求解问题。维纳滤波器又被称为最小二乘滤波器或最小平方滤波器，目前是基本的滤波方法之一。维纳滤波是利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波的方法，1942年美国科学家N.维纳为解决对空射击的控制问题所建立，是40年代在线性滤波理论方面所取得的最重要的成果。-Under some constraint conditions, the output with a g
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关于机器视觉图像处理中的图像复原，包括维纳滤波法、最小二乘法、Lucy算法、去卷积等方法-About image restoration in image processing, including wiener filtering method, least square method, Lucy algorithm, deconvolution method and so on
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扩展卡尔曼滤波EKF 去偏转换卡尔曼滤波CMKF 最小二乘拟和的方法(Extended kalman filter and EKF to partial transformation of kalman filtering CMKF least-square fitting and method)
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MATLAB codes for adaptive filtering using least mean square, nominal LMS and Wiener filter using forward linear prediction and backward linear prediction.
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约束最小二乘方滤波要求噪声的方差和均值，这些参数可通过给定的退化图像计算出来，这是约束最小二乘方滤波的一个重要优点。(Constrained least square square filtering requires the variance and mean of noise. These parameters can be calculated by a given degraded image. This is an important advantage of constrained
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最小均方算法，借助于最速下降算法发展起来的，通过维纳滤波所求维纳解，已知输入信号与期望信号的先验统计信息，以及再对输入信号的自相关矩阵进行求逆运算的情况下才能得以确定，计算复杂程度低，收敛性好(Least mean square algorithm, with the help of the steepest descent algorithm is developed, using wiener filtering for wiener solution of known prior stat
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