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基于分段非线性权重值的Pso算法，插值与拟合的matlab实现，做视觉测量的上位机代码。- Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Interpolation and fitting matlab implementation, Do Vision Measurement PC code.
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利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，用于建立主成分分析模型，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。- Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations, Principal component analysis model for establishing, Dual-line interpolation FFT harmonic analysis kaiser windows.
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包括轨道机动仿真、初轨计算,插值与拟合的matlab实现，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。- Including orbital maneuvering simulation, initial orbit calculation, Interpolation and fitting matlab implementation, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations.
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matlab常用算法程序集，包括插值、函数逼近、矩阵特征值计算、数值微分、数值积分、方程求根、非线性方程组求解、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法，随机数生成、特殊函数计算、常微分方程的初值问题、偏微分方程的数值解法、数据统计和分析-matlab commonly used algorithm for assembly, including interpolation, function approximation, eigenvalue calculations, numerical
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插值与拟合的matlab实现，有信道编码，调制，信道估计等，基于分段非线性权重值的Pso算法。- Interpolation and fitting matlab implementation, Channel coding, modulation, channel estimation, Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm.
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插值与拟合，解方程，数据分析，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，matlab编写的元胞自动机。- Interpolation and fitting, solution of equations, data analysis, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations, matlab prepared cellular automata.
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Data.PS功能简介：本数据处理软件内置表格编辑器，可以方便的进行数据输入输出；可以进行常见的（a）数值计算，如求解线性方程组、非线性方程组、常微分方程组、多项式求根、傅里叶变换、傅里叶逆变换、线性规划求解、多元线性回归和多元非线性回归参数拟合(20参数)、插值、微分、积分、求逆矩阵、矩阵特征值和特征向量、行列式值；（b）统计分析，统计描述、频数分布、假设检验、正态分布检验、二项式分布检验、泊松分布检验、相关性分析、方差分析；（c）6Sigman工具，过程能力CPK计算、测量系统分析MSA、公
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第1章 矩阵分解与线性方程组直接方法
第2章 线性方程迭代方法
第3章 最小二乘法与曲线拟合
第4章 特征值与特征向量
第5章 非线性方程
第6章 非线性方程组
第7章 插值法
第8章 数值微分
第9章 数值积分
第10章 特殊函数
第11章 常微分方程(The first chapter is matrix decomposition and direct method of linear equations
The second chapter is the itera
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插值，最小二乘，解非线性方程组，算法，算例，源代码，分析(Interpolation, least squares, solving nonlinear equations, algorithms, examples, source code, analysis)
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第一章 线性规划
第二章 整数规划
第三章 非线性规划
第四章 动态规划
第五章 图与网络
第六章 排队论
第七章 对策论
第八章 层次分析法
第九章 插值与拟合
第十章 数据的统计描述和分析
第十一章 方差分析
第十二章 回归分析(Chapter I linear programming
Chapter II integer programming
Chapter III nonlinear programming
Chapter IV dynamic planning
Chapt
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一般的线性方程我们可以用最小二乘来解，一般的非线性方程我们可以用LM来解。
这里是线性微分方程组，所以我们采用最小二乘来解。
关键是构造出最小二乘形式，微分可以通过前后数据差分的方法来求。
不过这里还有一个技巧就是如果数据前后帧间隔过大，可以先插值，再对插值后的数据差分如果实际测量数据抖动过大导致插值后差分明显不能反映实际情况，可以先对数据平滑（拟合或是平均）再求差分。(We can use least squares to solve general linear equat
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