least-squares

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，我需要解决 argmin||W*FT^-1(Ax)-W*p|| 使用LSQR。 p是图像，x是k空间矩阵，A是矩阵，W是加权矩阵。为了将它们传递给MATLAB LSQR，我矢量P，X和W这是我的代码： b=W.*p; x=lsqr(@(x1,modo)FUNC(x1,W_vector,A,modo),b,tol,maxit); X_k_lsqr=reshape(x,dim(1),dim(

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当矩阵较大时，无法使用CXSparse中的cs_qrsol解决C++中的x = A \ b

我试图使用Tim Davis的CXSparse库（http://faculty.cse.tamu.edu/davis/suitesparse.html）解决线性方程系统x = A \ b。我在Windows 7 x64上使用MS Visual Studio 2012开发我的C++程序（使用OpenCV）。我有一个矩阵，它是一个稀疏矩阵和b矩阵。我想找到x = A \ b。我的矩阵大小为〜700,

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Python中的打印曲面拟合公式

我正在尝试使用matplotlib将曲面模型拟合到3D数据集（x，y，z）。其中z = f(x,y)。所以，我要对二次拟合方程： f(x,y) = ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f 到目前为止，我已经成功地绘制了用最小二乘法采用3D-安装面： # best-fit quadratic curve A = np.c_[np.ones(data.shape[0]), da

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均衡光纤通道的最小均方

我使用了LMS（最小均方算法）的Matlab代码来均衡通道的影响，它适用于在MATLAB中生成的抽头延迟通道，但对于使用光系统的光纤通道程序，它不能很好地工作，我认为问题在于光纤脉冲响应，因为它不是有限的脉冲响应，算法需要有限的脉冲响应，但是如何解决这个问题呢？ MATLAB通道和光纤通道的星座，很明显第二个星座没有很好的均衡。星座：这里是噪声信道，其中LMS算法不能补偿其效果的一个例子，有任

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使用Levenberg-Marquardt算法查找模型的参数leastsq

我想使用model找到参数A，B，C到数据x，y使用model y= Ax^2 sin(x)/cos(x)^C + B 我想从scipy.optimize使用leastsq，但出现错误。这里是我的尝试： x=n.array(x) y=n.array(y) model=lambda tpl,x :(tpl[0]*x**2 * n.sin(x))/((n.cos(x)**tpl[2]) *tp

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为Apache Math3拟合添加参数约束

我正在使用Apache commons math3开发一个适合的应用程序。我已经成功地创建了ParametricUnivariateFunction public class MyFunc implements ParametricUnivariateFunction { @Override public double value(double x, double... Parameters)

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约束最小二乘在python

嵌合我要解决在最小二乘意义上的以下内容： H = dot(A, B) + dot(A.conj(), C) 其中复矩阵H，B和C是已知的。剩余的复数矩阵A（及其复共轭）正在被搜索。我试图与（Python）的numpy的函数计算它： x, res, r, singval = np.linalg.lstsq(np.vstack((B, C)), H) 然而结果并不的形状，我想（ - >arr

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估计计数排序方程

我有四个不同大小的测试数据集，我将一个计数排序算法写在每个c中，给出四个运行时间。我如何使用这些结果来估计更大数据集的运行时间？

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左边划分：从matlab转移到scilab

我想在Scilab中实现一些已经固有的滤波器拟合程序。我试图通过invfreqz.m中的最小二乘算法计算滤波器系数。意识到我必须在一些几乎奇异的矩阵上计算左侧矩阵的划分。问题是Scilab从这个计算得到的结果与matlab不同，我无法解决这个问题。代码如下： matrix = [336.1810 331.8898 331.8898 336.1810 331.8898; 331.8898 336.1

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Matlab的：最小二乘拟合至2D数据集

我有以下问题：型号：中央具有轮廓，其是高斯和洛伦兹分布的组合对称圆。为了得到模型图，只需将以下代码插入到Matlab中： N = 501; %Matrix size R = zeros(N,N); %Initializing matrix R x0 = ceil(N/2); y0 = x0; %Barycenter coordinates for i=1:N