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  1. SVD

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  2. % 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法;SVD是最可靠的分解法, % 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A),其中U和V代表二个相互正交矩阵, % 而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者, 原矩阵A不必为正方矩阵。 % 使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。用svd分解法解线性方程组,在Quke2中就用这个来计算图形信息,性能相当的好。在计算线性方程组时,一些不能分
  3. 所属分类:数学计算/工程计算

    • 发布日期:2014-01-16
    • 文件大小:2.68kb
    • 提供者:zhxj
  1. kalman_intro_chinese_V1.2

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  2. 在1960年,卡尔曼出版了他最著名的论文,描述了一个对离散数据线性滤波问题的递归解决方法。从那以后,由于数字计算的进步,卡尔曼滤波器已经成为广泛研究和应用的主题,特别在自动化或协助导航领域。 卡尔曼滤波器是一系列方程式,提供了有效的计算(递归)方法去估计过程的状态,是一种以平方误差的均值达到最小的方式。滤波器在很多方面都很强大:它支持过去,现在,甚至将来状态的估计,而且当系统的确切性质未知时也可以做。 这篇论文的目的是对离散卡尔曼滤波器提供一个实际介绍。这次介绍包括对基本离散卡尔曼滤波器
  3. 所属分类:数学计算/工程计算

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:421.14kb
    • 提供者:章红军
  1. 59564349circlefitting

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  2. 最小二乘法(least squares analysis)是一种 数学 优化 技术,它通过 最小化 误差 的平方和找到一组数据的最佳 函数 匹配。 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小。 最小二乘法通常用于 曲线拟合 (least squares fitting) 。这里有 拟合圆曲线 的公式推导过程 和 vc实现。
  3. 所属分类:数学计算/工程计算

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:183kb
    • 提供者:pengya
  1. 6_2mine

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  2. 数字信号处理中关于最小误差平方计算处理的程序-Digital signal processing for the minimum square error calculation processing procedures
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2017-11-19
    • 文件大小:38.99kb
    • 提供者:zhaoyang
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