为了设计一种实时高效、稳定可靠的图像目标跟踪系统平台，避免因图像边缘提取效果差而引起跟踪失败，采用自适应Canny边缘检测算法。该自适应算法能够很好的确定平滑参数以及高、低两个阈值，更好的获得图像边缘图。经Canny算法处理图像目标后，获得目标的单像素边缘图，根据边缘图计算得到目标质心。利用最小二乘法拟合出目标的运动轨迹，同时可根据时间间隔预测出目标质心的下一位置，控制伺服机构，实现目标跟踪。实验表明，采用Canny算法的目标跟踪系统，能够满足实时跟踪的需要。
上传时间： 2013-11-03
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灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，M为model的第一个字母。GM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分方程型预测模型。GM（1，1）是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测。 一、GM（1，1）建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成，得到新的数列 ，其元素 （5-1） 有： 对数列 ，可建立预测模型的白化形式方程， （5-2） 式中： ——为待估计参数。分别称为发展灰数和内生控制灰数。设 为待估计参数向量 则 按最小二乘法求解， 有： （5-3） 式中： （5-4） （5-5） 将（5-3）式求得的 代入（5-2）式，并解微分方程，有 （1，1）预测模型为： （5-6）
上传时间： 2015-03-04
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数值分析中的欧拉算法 本文建立在數值分析的理論基礎上，能夠在Matlab環境中運行，給出了理論分析、程序清單以及計算結果。更重要的是，還有詳細的對算法的框圖說明。首先運用Romberg積分方法對給出定積分進行積分，然後對得到的結果用插值方法，分別求出Lagrange插值多項式和Newton插值多項式，再運用最小二乘法的思想求出擬合多項式，最後對這些不同類型多項式進行比較，找出它們各自的優劣。
上传时间： 2013-12-18
上传用户：yoleeson
压力传感器是一种常用的传感元件，由于其自身的非线性和外界测量条件的影响，传感器的输出特性大都为非线性，故存在多种误差因素。这些误差因素通常同时存在，但以温度的影响最为明显，所以对传感器的温度补偿也就尤为重要。本文结合目前应用比较普遍的各种温度补偿方法，通过编制程序，对压力传感器的输出非线性作了补偿。结果表明，基于最小二乘法的温度补偿方法简单，速度快，但是精度一般，应用BP神经网络补偿的效果好，但是算法复杂。
上传时间： 2013-12-13
上传用户：wyiman
如何设计和制造最佳的或最优的滤波器。 最佳滤波器是指能够根据某一最佳准则进行滤波的滤波器。 维纳滤波器 最小均方误差准则 （滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小） 最大输出信噪比准则最佳滤波器 最小二乘准则最佳滤波器 统计检测准则最佳滤波器 在一定条件下，这些最佳滤波器与维纳滤波器是等价的。
上传时间： 2016-05-20
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lms最小平方中位数算法，用来解决最小二乘问题
上传时间： 2016-11-21
上传用户：小草123
学python必备，数学得搞好 ，嘿嘿嘿本书的目的在于提供理解神经网络所需的数学基础知识。为了便于 读者直观地理解，书中使用大量图片，并通过具体示例来介绍。因 此，本书将数学的严谨性放在第二位。 深度学习的世界是丰富多彩的，本书主要考虑阶层型神经网络和卷 积神经网络在图像识别中的应用。 本书将 Sigmoid 函数作为激活函数，除此之外也可以考虑其他函 数。 本书以最小二乘法作为数学上的最优化的基础，除此之外也可以考 虑其他方法。 神经网络可分为有监督学习和无监督学习两类。本书主要讲解有监 督学习。 人工智能相关的文献之所以难读，其中一个原因就是各文献所用的 符号不统一。本书采用的是相关文献中常用的符号。 本书使用 Excel 进行理论验证。Excel 是一个非常优秀的工具，能 够在工作表上可视化地展现逻辑，有助于我们理解。因此，相应的 项目需要以 Excel 的基础知识为前提。
上传时间： 2022-06-22
上传用户：kingwide
用来接收上位机的电压输出命令! 通过不断对输出采样得到多组数据!先后利用最小二乘法曲线拟合及二分法进行自适应调整!以达到稳定输出的目的" 本方案还采用软件保护和硬件保护双保险的设计!确保电源及用电器的安全" 此外!还具有电流实时监控!设定电流阈值等功能"
上传时间： 2014-12-24
上传用户：hj_18
摘要：对特殊的环境温度进行测量.不仅要求测量的实时性.而且要求测量的精确度.使测量的温度达到既定的标准。因此作者介绍了一种应用铂电阻进行高精度的温度测量系统.系统中以PT100铂电阻作为测温传感器.采用最小二乘法来消除测温系统的非线性.并应用24位高性能模数转换器AD7714对所输入的模拟信号进行模/数转换。AD转换器AD7714的应用保证了0.001摄氏度的测量分辨率.最小二乘法的非线性优化使系统的测量误差小于0.01%。关键词：温度测量 AD7714 AT89C51 单片机 非线性优化 最小二乘法 铂电阻
上传时间： 2013-11-20
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利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。
上传时间： 2013-11-16
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