增广拉格朗日乘子法

介绍了精确增广拉格朗日乘子法在低秩表示交错方向法中的应用。该方法用于解决Robust PCA问题，通过对观测数据矩阵D进行分解，得到稀疏误差矩阵E_hat和低秩逼近矩阵A_hat。实验结果表明，该方法能够有效地分离出数据中的低秩结构和稀疏异常。

在进行到第十步时，识别参数基本稳定，系统输出与模型误差也趋于稳定。由于只有3个参数需识别，递推校正算法显示出良好的收敛性。

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

分箱法是一种数据平滑技术，它通过将相邻数据点分组到“箱”中来实现。每个箱的深度代表其中包含的数据点数量，而箱的宽度则表示该箱所覆盖的值的范围。

利用级数公式1+1/2²+1/3²+...+1/n²的和等于π²/6，通过计算该级数的和并进行变形，即可近似计算π值。由于计算机运算有限，所得π值仅为近似值。

TRAPEZOID方法用于数值计算和分析练习中的数值积分。函数f以符号变量x和内联函数的形式给出，例如 f = inline('x^2+2*x-2')。如果函数f是三角函数，则可以输入第四个参数 'trigonom'、'trig' 或 1。对于三角函数的计算，X 应以度为单位。upl 和 lowl 分别代表积分上限和下限。需要注意的是，不必遵循限制的顺序，代码中的条件语句会自动处理上下限。

zn法matlab代码 本项目提供目标感知深度跟踪（TADT）方法的Matlab实现代码，以及图形绘制代码。 主要内容 TADT跟踪器代码 图形绘制代码 (即将推出) 引用 如果您发现该代码对您的研究有所帮助，请引用以下出版物： 李欣，马超，吴宝元，何振宇，杨明-。在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的会议记录中，2019年。 Bibtex： @inproceedings {TADT，作者= {李新和马，赵和吴，宝源和何，振宇和杨明H}， title = {可识别目标的深度跟踪}， booktitle = {IEEE计算机视觉与模式识别会议}，年= {2019} } ## 联系方式如果您对代码有任何建议，请联系李鑫邮箱：[电子邮件地址]主页：[主页地址] 安装 克隆GIT存储库：$ git clone [git仓库地址] 运行 启动Matlab并导航到存储库运行演示脚本以测试跟踪器：| >> demo_TADT

牛顿法在 MATLAB 中的实现

利用已有的4个基站的测距数据，分别使用不同的算法（基于TOA的三边法和最大似然法，基于TDOA的Fang，Chan，Taylor，Friedland）计算移动台的位置坐标。读者可以修改为自己的测距数据，实现未知节点的定位。

抛物线法，也称为密勒法，利用二次多项式逼近方程的根。 假设已知方程 f(x) = 0 的三个近似根，可以找到一个二次多项式 P2(x) 使其图像经过这三个点。 这个二次多项式可以看作是对原函数 f(x) 的近似。 因此，可以通过求解 P2(x) = 0 的根来逼近原方程的根。