【摘要】第八章數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配(LeastSquaresImageMatching)是由德國(guó)Ackermann教授提出的一種高精度影像匹配算法,該方法的影像匹配可以達(dá)到1/10甚至1/100像素的高精度,也即可以達(dá)到子像素級(jí)(SubPixel)。它可應(yīng)用于:?生產(chǎn)數(shù)字地面模型和正射影像圖。?解析空中三角
2025-01-17 11:01
【摘要】第五節(jié)相關(guān)性及最小二乘估計(jì)考綱點(diǎn)擊,會(huì)利用散點(diǎn)圖認(rèn)識(shí)變量間的相關(guān)關(guān)系.,能根據(jù)給出的線性回歸方程系數(shù)公式建立線性回歸方程.熱點(diǎn)提示,同時(shí)可考查利用散點(diǎn)圖判斷兩個(gè)變量間的相關(guān)關(guān)系.,重在考查回歸方程的求法.、填空題為主,屬于中檔題目.1.散點(diǎn)圖在考慮兩個(gè)量的關(guān)系時(shí),為了對(duì)變量之間
2024-11-09 08:46
【摘要】NumericalAnalysisJ.G.LiuSchoolofMath.&Phys.NorthChinaEle
2024-10-16 21:11
【摘要】第六章曲線擬合的最小二乘/函數(shù)平方逼近初步一.問(wèn)題的提出插值法是使用插值多項(xiàng)式來(lái)逼近未知或復(fù)雜函數(shù)的,它要求插值函數(shù)與被插函數(shù)在插值節(jié)點(diǎn)上函數(shù)值相同,而在其他點(diǎn)上沒有要求。在非插值節(jié)點(diǎn)上有時(shí)函數(shù)值會(huì)相差很大。若要求在被插函數(shù)的定義區(qū)間上都有較好的近似,就是最佳逼近問(wèn)題。必須找到一種度量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量什么
2025-08-22 05:41
【摘要】現(xiàn)代測(cè)量數(shù)據(jù)處理方法學(xué)生課題論文論文題目:最小二乘曲線擬合及其MATLAB實(shí)現(xiàn)學(xué)院:土木工程學(xué)院年級(jí)專業(yè)班:2013級(jí)測(cè)繪工程一班學(xué)生姓名:學(xué)生學(xué)號(hào):指導(dǎo)老師提交時(shí)間:2016年1月成績(jī)教師簽名目錄0引言 31曲線擬合與最小二乘法概述 4曲線擬合簡(jiǎn)介
2025-06-29 03:32
【摘要】最小二乘估計(jì)教學(xué)目標(biāo):會(huì)求線性回歸系數(shù)和回歸方程教學(xué)難點(diǎn):線性回歸系數(shù)的公式問(wèn)題:怎樣的擬合直線方程最好?答:保證這條直線與所有點(diǎn)的都近.基于這種想法:最小二乘法問(wèn)題:怎么定義”與所有點(diǎn)都近”?答:設(shè)直線y=a+bx,任意給定的一個(gè)樣本點(diǎn)(xi,yi)[yi-(a+bxi)]2刻畫這個(gè)
2024-11-18 13:31
【摘要】1第八章負(fù)債2本章結(jié)構(gòu)?概述?流動(dòng)負(fù)債?非流動(dòng)負(fù)債3第一節(jié)概述一、負(fù)債的概念及特征(一)負(fù)債的概念——企業(yè)過(guò)去的交易或事項(xiàng)形成的、預(yù)期會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)利益流出企業(yè)的現(xiàn)時(shí)義務(wù)。4(二)負(fù)債的特征?負(fù)債是企業(yè)承擔(dān)的現(xiàn)時(shí)義務(wù);
2025-01-21 13:11
【摘要】第三節(jié)最小二乘估計(jì)量的性質(zhì)三大性質(zhì):線性特性、無(wú)偏性和最小偏差性一、線性特性的含義線性特性是指參數(shù)估計(jì)值和分別是觀測(cè)值或者是擾動(dòng)項(xiàng)的線性組合,或者叫線性函數(shù),也可以稱之為可以用或者是來(lái)表示。1、的線性特征證明(1)由的計(jì)算公式可得:需要指出的是,這里用到了因?yàn)椴蝗珵榱悖稍O(shè),從而,不全為零,故。這說(shuō)明是的線性組合。(2)因?yàn)?,所以有這說(shuō)明是
2025-06-17 14:31
【摘要】矩陣方程AX+XB=D的極小范數(shù)最小二乘解摘要矩陣?yán)碚摷仁菍W(xué)習(xí)經(jīng)典數(shù)學(xué)的基礎(chǔ),又是一門最有實(shí)用價(jià)值的數(shù)學(xué)理論。它不僅是數(shù)學(xué)的一個(gè)重要的分支,而且也已經(jīng)成為現(xiàn)代各科技領(lǐng)域處理大量有限維空間形式與數(shù)量關(guān)系的強(qiáng)有力的工具。特別是計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用,為矩陣論的應(yīng)用開辟了廣闊的前景。例如,系統(tǒng)工程、優(yōu)化方法以及穩(wěn)定性理論等,都與矩陣論有著密切的聯(lián)系。當(dāng)前,在矩陣?yán)碚擃I(lǐng)域,對(duì)矩陣
2025-06-25 14:14
【摘要】畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))遞歸最小二乘算法及性能仿真RLSAlgorithmandItsPerformanceSimulation[摘要]自適應(yīng)濾波理論和技術(shù)是統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理和非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)處理的主要內(nèi)容,它具有維納濾波和卡爾曼濾波的最佳濾波性能,而且不需要先驗(yàn)知識(shí)的初始條件,所以,自適應(yīng)濾波器不但可以用來(lái)檢測(cè)確定性信號(hào),也可以用來(lái)檢測(cè)平穩(wěn)的
2025-06-18 15:37
【摘要】§8最小二乘估計(jì)課程目標(biāo)學(xué)習(xí)脈絡(luò)1.了解最小二乘法的原理.2.能根據(jù)回歸系數(shù)公式求線性回歸方程.3.能利用線性回歸方程對(duì)總體進(jìn)行估計(jì).1.最小二乘法如果有n個(gè)點(diǎn)(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),可以用下面的表達(dá)式來(lái)刻畫這些
2024-12-04 20:52
【摘要】最小公倍數(shù)例題順次寫出4的幾個(gè)倍數(shù)和6的幾個(gè)倍數(shù),它們公有的倍數(shù)是哪幾個(gè)?其中最小的是多少?4的倍數(shù)有:4,8,12,16,20,24,28,32,36,…6的倍數(shù)有:6,12,18,24,30,36,…4和6公有的倍數(shù)有:1224
2024-12-13 17:41
【摘要】CH5曲線擬合和函數(shù)逼近§1最小二乘原理和多項(xiàng)式擬合§2一般最小二乘擬合§3正交多項(xiàng)式曲線擬合§4最佳平方逼近給出一組離散點(diǎn),確定一個(gè)函數(shù)逼近原函數(shù),插值是的一種手段。但在實(shí)際問(wèn)題中,數(shù)據(jù)不可避免的會(huì)有誤差,插值函數(shù)會(huì)將這些誤差也包括在內(nèi)。因此,
2025-01-14 15:33
【摘要】最小二乘估計(jì)LeastSquaresEstimate胡瑋2022年5月最小二乘估計(jì)?1、概述?2、線性最小二乘估計(jì)?3、線性最小二乘加權(quán)估計(jì)?4、線性最小二乘遞推估計(jì)?5、單參量的線性最小二乘估計(jì)1、概述?最小二乘估計(jì)起源于1795年,當(dāng)時(shí)高斯運(yùn)用這種估計(jì)方法研究行星運(yùn)動(dòng)。?最小二乘估計(jì)不需要任何先驗(yàn)知識(shí),只
2025-04-29 00:54