最小二乘法匹配，matlab代码，相关系数最大，单点最小二乘匹配

这是一个基于PSO-LSSVM的负荷预测程序。
用粒子群算法优化支持向量机的参数。

本程序实现了对影像特征点自动提取，利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。
在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配，并且引入最小二乘平差，使匹配点精度有所提高。
在搜索点过程中，利用了核线影像特性，对二维影像搜索使用了爬山法启发式搜索。
对大数据量影像采用影像金字塔结构处理。
1、使用GDAL库读取影片，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF、IMG格式读取。
使用GDI绘图。
2、防止大数据量绘图视图闪烁，图片显示采用双缓存技术。
3、保存视图数据为图片文件，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF格式保存。
4、TreeCtrl控件、ListCtrl控件的基本操作。
5、MFC单文档程序视图通讯、更换视图、视图分割。

本书较为系统地介绍了非线性最优化问题的基本理论和算法及其主要算法的Matlab程序设计.主要内容包括(精确或非精确)线搜索技术,最速下降法与(修正)牛顿法,共轭梯度法,拟牛顿法,信赖域方法,非线性最小二乘问题的解法,约束优化问题的最优性条件,罚函数法,可行方向法,二次规划问题的解法,序列二次规划法以及附录等.设计的Matlab程序有精确线搜索的0.616法和抛物线法,非精确线搜索的Armijo准则,最速下降法,牛顿法,再开始共轭梯度法,BFGS算法,DFP算法,Broyden族方法,信赖域方法,求解非线性最小二乘问题的L-M算法,解约束优化问题的乘子法,求解二次规划的有效集法,SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等.此外,书中配有丰富的例题和习题,同时,作为附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法.本书既注重计算方法的实用性,又注意保持理论分析的严谨性,强调数值方法的思想和原理在计算机上的实现.本书的主要阅读对象是数学与应用数学和信息与计算科学专业的本科生,应用数学、计算数学和运筹学与控制论专业的研究生,理工科有关专业的研究生,对最优化理论与算法感兴趣的教师及科技工作人员.读者只需具备微积分、线性代数和Matlab程序设计方面的初步知识.

现代信号谱分析·目录第1章　基本概念1.1　引言1.2　确定信号的能量谱密度1.3　随机信号的功率谱密度1.4　功率谱密度的性质1.5　谱估计问题1.6　补充内容1.7　习题第2章　非参数化方法2.1引言2.2　周期图和相关图方法2.3　用FFT计算周期图2.4　周期图法的性质2.5　Blackman－Tukey方法2.6　窗函数设计中需考虑的问题2.7　其他改进的周期图方法2.8　补充内容2.9　习题第3章　有理谱估计的参数化方法3.1引言3.2　有理谱信号3.3ARMA过程的协方差结构3.4AR信号3.5Yule-Walker方程的阶递推解法3.6MA信号3.7ARMA信号3.8　多变量ARMA信号3.9　补充内容3.10　习题第4章　线谱估计的参数化方法4.1引言4.2　噪声中的正弦信号模型4.3　非线性最小二乘方法4.4　高阶Yule-Walker方法4.5　Pisarenko和MUSIC方法4.6　最小模方法4.7　ESPRIT方法4.8　前向－后向方法4.9　补充内容4.10　习题第5章　滤波器组方法5.1　引言5.2　周期图的滤波器组解释5.3　改进的滤波器组方法5.4　Capon方法5.5　用滤波器组进一步解释周期图5.6　补充内容5.7　习题第6章　空域方法6.1引言6.2　阵列模型6.3　非参数化方法6.4　参数化方法6.5　补充内容6.6　习题附录A　线性代数和矩阵分析工具附录B　Cramer-Rao界分析工具附录C　模型阶数选择方法附录D　部分习题答案参考文献

介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS,LeastMeanSquares)和递推最小二乘(RLS,RecursiveLeastSquares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。
计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。
检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。

本程序包含了数据的输入，输出，法方程的建立，近似高程的计算，残差计算，精度评定估计与平差结果输出，用到了最小二乘计算，水准网粗差探测，自由网平差，拟稳平差，抗差估计，闭合差的计算与检验等等。
比较全面。
值得参考。

最小二乘拟合原理根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线，这就是实验数据处理中的曲线拟合问题。
这类问题通常有两种情况：一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知，但一些参数未知，需要确定未知参数的最佳估计值；
另一种是x与y之间的函数形式还不知道，需要找出它们之间的经验公式。
后一种情况常假设x与y之间的关系是一个待定的多项式，多项式系数就是待定的未知参数，从而可采用类似于前一种情况的处理方法。

详细介绍了最小二乘向量机的代码和一些编辑程序适合初学者试用。
本资料一个关于最小二乘向量机回归的例子，本人用了感觉不错

西安交通大学凌永祥版，计算方法B上机大作业，包含程序，误差分析，主要包括Gauss消去法，列主元Gauss消去法，最小二乘拟合四次多项式及误差，Netwon迭代法求方程组

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。