m最小二乘法自适应均衡误码率仿真,对比LS,DEF以及LMMSE三种均衡算法误码率
1.算法描述 信道估计是通信系统接收机的重要功能模块，主要是用来估计信号所经历信道的冲击响应，并用于后续的信道均衡处理，以便消除多径信号混叠造成的ISI。 信道估计的方法有很多种，大体上可分为两类，一类是基于训练序列的信道估计，而另一类是信道的盲估计（自适应估计），其估计过程不依赖已知信息。常见通信...
m基于PSO粒子群优化的Hammerstein模型参数辨识算法matlab仿真,对比LS最小二乘法
1.算法概述 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集...
一文速学-最小二乘法曲线拟合算法详解+项目代码
前言我们知道一般都是从多个点来画出直线，那么如果点的排列并非能够用一条直线来拟合，但是又需要找到这样一条线来拟合多个坐标轴上面的点，那么一般都是采用曲线进行拟合。但是如何在众多密集且离散的分布点中找到一条曲线来尽可能多的去拟合多个点呢？这就需要我们采取相应的算法或者策略。我们需要使这条直线到各个数据...
机器学习线性回归模型算法（高中最小二乘法的高级实现）
<1>假设拟合直线为： <2>平均损失函数： 注：（xi,yi）是样本点。 <3>要使得拟合直线拟合很充分的话，平均损失函数应该取得最小值。可以分别对W0, W1 求偏导，然后将两个偏导函数等于0，求得W...
Machine Learning 之Logistic回归算法中最小二乘法的Matlab曲线拟合
Machine Learning 之Logistic回归算法中最小二乘法的Matlab曲线拟合 逻辑回归是机器学习（Machine Learning）中常见的机器学习算法，在处理逻辑回归（Logistic Regression）离散数据点集时，最常用的算法是最小二乘法。古代欧洲没有“平方”的叫法，“...
算法精解:最小二乘法C实现
计量经济学研究的直接目的是确定总体回归函数Yi=B1+B2Xi+ui,然而能够得到的只是来自总体的若干样本的观测值，要用样本信息建立的样本回归函数尽可能“接近”地去估计总体回归函数。为此，可以以从不同的角度去确定建立样本回归函数的准则，也就有了估计回归模型参数的多种方法。 最小二乘估计法用来确定函数...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
