基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像,提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法.算法首先利用特征提取与边缘检测对图像进行预处理,并且将特征匹配与最小二乘算法相结合,从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配.实验表明,该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷,图像矫正效果良好,是一种有效的畸变图像矫正算法.     

利用最小二乘匹配算法提取影像道路网

针对遥感影像道路网提取问题,提出了利用最小二乘匹配算法进行道路网智能化提取的思想,通过对影像进行预处理、种子点选取、最小二乘匹配、道路段筛选和连接来实现道路网的提取.利用多组影像进行验证的实验结果显示:该方法能够较好地对道路网进行识别,且具有较好的鲁棒性.     

拓广的最小二乘原理及河流弥散系数的新算法

本文对最小二乘原理进行了拓广，同时给出了河流弥散系数的新算法，并为其编写了ＦＯＲＴＲＡＮ电算程序，使计算快速方便     

部分最小二乘算法的神经元网络实现

部分最小二乘(PLS)算法在多元统计过程监控等领域得到了广泛应用.但常用的求解方法需要多次迭代求解残差矩阵,不利于对算法的理论分析和结论的解释.基于PLS算法的优化函数形式,该文提出一种新的PLS优化目标函数及相应简化算法.在此基础上构造了PLS算法与线性神经元网络之间的自然映射,给出了相应的训练算法及其理论分析.仿真结果验证了所提出算法的有效性,表明该算法可直接从原数据矩阵得到相应的成分及回归系数,并易于对其进行解释.     

快速采样数据建模的最小二乘算法

由于传统的ＡＲ模型不适于快速采样数据的建模，提出了基于增量差分算子建模的递推最小二乘算法，讨论了这种模型与相应连续模型的关系，数据仿真表明这种模型较之于ＡＲ模型有较好的适用性 。     

采用金字塔分解的最小二乘影像匹配算法

最小二乘（ＬＳ）算法因其高精度而在影像匹配中被广为采用,但单纯的ＬＳ算法有收敛范围小,收敛速度慢等缺点。本文袖了结合金字塔分解ＬＳ匹配算法,此算法能大大增加单纯ＬＳ算法的收敛范围,提高匹配率,而运算时间与单纯ＬＳ法基本相当,并且保持了它的高精度,实验表明,此算法的精度高,匹配率高,收敛范围大,有相当的实用价值。     

一种基于最小二乘准则的自适应滤波算法

基于最小二乘准则J（n)=∑i=1^nλn-i|e(i)|^2,利用最徒梯度下降法,得到一种新的梯度型自适应滤波算法,该算法避免了递推最小二乘RLS（Recursive Least Squares)乍江需递推估计更新自相关矩阵Rxx(n)的逆的不足,计算模拟仿真结果表明该算法有良好的收敛性能,收敛速度快于LMS（Least Mean Squares)算法、NLMS（Normalized Least Mean Squares)算法和RLS算法。     

最小二乘滤波算法在目标跟踪中的性能比较

目标跟踪就是对目标在每个时刻的状态作实时精确的估计。根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,采用最小二乘滤波在观测数据的基础上对目标的状态进行了估计。论文对完全最小二乘滤波算法和递推增广最小二乘算法在目标跟踪的应用作了研究,通过仿真实验并对算法的跟踪性能进行了分析。结果表明:递推增广最小二乘算法的性能优于完全最小二乘滤波算法的性能。     

用于有限脉冲响应滤波的递归全局最小二乘快速算法

提出了一种新的递归全局最小二乘快速算法，其可用于递归计算自适应滤波问题的全局最小二乘解。在这个算法中，以增广数据矢量为优化搜索方向，其快速计算归结为新定义的增益矢量的快速计算。     

WGS-84坐标系下改进的广义最小二乘配准算法

针对广义最小二乘算法在WGS-84坐标系中存在收敛速度慢及收敛性能不稳定的问题,提出了一种改进的广义最小二乘算法.该算法以收敛步数作为最小二乘算法中的量测精度加权因子,使得量测精度随着步数的变化而变化,从而实现了收敛步数的减少和收敛之后稳定性的改善,提高了目标跟踪定位的性能.仿真结果表明,改进的广义最小二乘算法优于广义最小二乘算法,进一步验证了该算法的有效性.     

最小一乘回归的新算法

利用加权最小二乘法，提出最小一乘的一种迭代算法，这种方法使最小一乘法在计算上变得简单、直观     

快速采样数据建模的最小二乘算法

由于传统的ＡＲ模型不适于快速采样数据的建模，提出了基于增量差分算子建模的递推最小二乘算法，讨论了这种模型与相应连续模型的关系．数据仿真表明这种模型较之于ＡＲ模型有较好的适用性．     

整体最小二乘参数估计的并行算法

基于递推最小二乘的逆ＱＲ分解方法,给出一种整体最小二乘参数估计的递推算法,并利用已获得的并行实现方法进行并行实现,最后给出了仿真结果．文中给出的并行计算方法使得在实际中应用整体最小二乘进行参数估计变得可行．     

基于遗传算法的最小一乘回归新算法

最小一乘在稳健性上比最小二乘好,使得最小一乘在工程中得到广泛的应用,但求解最小一乘的算法并不理想;本文根据最小一乘的性质,把最小一乘问题变为组合优化问题.将遗传算法用在最小一乘模型的求解上,在后面的仿真实验中得到了较好的效果.     

最小二乘法原理及其MATLAB实现

本文详细给出了最小二乘法的理论推导过程,并以实例的形式说明了如何使用MATLAB函数求解不同类型的拟合问题。