解决非线性最小二乘法拟合难题

线性回归最小二乘法求解

采用最小二乘法求解线性回归模型的参数，目的是使模型拟合数据点时，残差平方和最小。

算法与数据结构 3 2024-05-01

最小二乘法在曲面拟合中的应用

最小二乘法是一种常用的数学算法，特别适用于曲面拟合。通过使用Matlab解线性方程组，可以得到拟合曲面的各项系数。

Matlab 2 2024-07-21

最小二乘法曲线拟合实用工具

本工具由 Delphi 和 Access 数据库编写，可对测量数据进行最小二乘法曲线拟合。该工具提供拟合系数、最小均方根差和拟合曲线。它还可存储拟合数据和系数。使用本工具，用户可以轻松地拟合曲线并获取相关信息。

Access 3 2024-05-23

线性最小二乘拟合

线性最小二乘拟合采用多项式拟合，MATLAB 提供 polyfit 函数用于拟合 m 次多项式，返回系数向量 a。拟合后，可以使用 polyval 函数计算指定点的多项式值 y。

算法与数据结构 4 2024-04-29

基于非负最小二乘法求解线性方程

非负最小二乘法 (NNLS) 是一种用于求解线性方程组的数值方法，尤其适用于解向量需满足非负约束的情况。给定线性方程组 A * x = b，NNLS 寻找向量 x，在满足 x 的所有元素非负 (x >= 0) 的前提下，最小化残差平方和 ||A * x - b||^2。相比于传统的最小二乘法，NNLS 引入非负约束，能够在信号处理、图像分析等领域提供更具物理意义和可解释性的解。

Matlab 2 2024-05-30

最小二乘法在图像处理中的圆拟合应用

最小二乘法是一种数学优化技术，通过最小化误差的平方和来找到一组数据的最佳函数匹配。在图像处理中，最小二乘法可以应用于圆的拟合，以实现精确的圆形检测和识别。这种方法能够以最简的方式求得一些不可知的真值，通过减小误差平方和来提高圆形拟合的精度。

Access 3 2024-07-18

非线性最小二乘问题的指数拟合方法

exp2fit方法精确解决非线性最小二乘问题，适用于特定的指数函数形式：在有噪声数据下，通过选择不同的拟合模型（如单指数或双指数）来优化参数。例如，可以使用 f=s1+s2exp(-t/s3) 或 f=s1+s2exp(-t/s3)+s4*exp(-t/s5)，具体选择由caseval参数决定。

Matlab 3 2024-07-19

基于最小二乘法的位相解包裹算法

利用最小二乘法原理，在MATLAB环境中实现对位相信息的解包裹处理。

算法与数据结构 5 2024-05-12

使用最小二乘法确定初始轨道MATLAB开发

为了计算历元的轨道要素，从跟踪站收集了包括方位角、仰角和距离在内的大量测量值。在这项工作中，我利用46组GEOS3卫星的测量数据进行初始轨道的确定。首先，通过Double-R-Iteration/Gauss方法从三组方位角和仰角计算出卫星状态向量的初始猜测。随后，状态向量在迭代过程中根据每个测量时间段进行时期传播，并通过校正状态向量来优化轨道解算。

Matlab 0 2024-08-09