基于双谱的点扩展函数参数辨识下载

weixin_39820535 2019-09-11 12:00:22

对于离焦图像的模糊半径检测新方法，基于图像的双谱，非常有用
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对于离焦图像的模糊半径检测新方法，基于图像的双谱，非常有用

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目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42

基于遗忘因子的递归最小二乘法在线参数辨识（matlab）扩展卡尔曼滤波参数在线辨识

参数辨识作为系统辨识领域的核心问题，其目标在于根据系统的输入输出数据，估计出系统模型中的未知参数。在众多参数辨识方法中，递归最小二乘法 (Recursive Least Squares, RLS) 凭借其在线计算、收敛速度快以及能够追踪参数变化等优势，成为一种广泛应用且行之有效的方法。本文将深入探讨基于RLS模型的参数辨识，从算法原理、性能分析到应用实例等方面进行详细阐述。RLS算法的核心思想是基于最小二乘法的迭代更新。

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