结合一个题目演示了如何自编代码实现用多项式函数和指数函数作为基函数来实现最小二乘拟合，函数文件独立，便于移植，便于推广，题目附有解答，题目来自西工大数值计算方法作业。
采用MATLAB实现。

shamir门限方案就是一个机遇拉格朗日插值多项式的门限方案.此程序由VC的dialog实现

通过伪布尔函数多项式优化算法(QPBO)的特征匹配和通过对偶分解（DD）算法的特征匹配对比

使用方式一、遴选算法，配置初始值以及多项式的值二、配置文本数据，反对于文本导入，反对于16进制以及ASCII方式三、逆序跟大端、小端枚举无关，选中逆序数据为BIT0为最高位四、如需异或者输入数据，遴选异或者并输入异或者值五、Modbus-CRC16自动配置成modbus协议的CRC参数六、CRC16-CCITT自动配置成CRC16-CCITT的CRC参数

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

用MATLAB做的DPD的仿真，用两种方式实现：多项式法以及查找表法，供参考

多项式拟合的MATLAB源代码法度圭表标准，搜罗详尽的实例使用。

matlab代码%CHEBYSHEV输入切比雪夫多项式的阶数以及尺度，返回切比雪夫多项式的系数%%p=CHEBYSHEV(N,type)%N为切比雪夫多项式的阶数%type为切比雪夫多项式的尺度%p为切比雪夫多项式的系数（N+1阶列向量）%T为切比雪夫多项式的系数（N+1*N+1阶矩阵，p=T(:,N+1)）%即其中p(1)*x^N+p(2)*x^(N-1)+...+p(N)*x+p(N+1)

基于多项式睁开的两帧行为估量翻译Two-FrameMotionEstimationBasedonPolynomialExpansion

针对于多份量线性调频信号的刹时频率估量下场，把部份多项式傅里叶变更使用到求多份量线性调频信号刹时频率估量中，提出了一种不受份量间交织项干扰的新方式，该方式对于多份量线性调频信号举行部份多项式傅里叶变更，把每一个线性调频信号离散进去，依据每一个线性调频信号的部份多项式傅里叶变更谱，经由搜查找到谱的峰值地址的位置，从而找到峰值所对于应的频率，准确地估量出了多份量线性调频信号的刹时频率。
仿其实验中与多份量信号的Wigner-Hough变更举行了比力，验证了该方式的实用性。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。