最小二乘平滑:通过最小化成本函数来平滑噪声数据-matlab开发

时间:2021-05-30 07:49:09
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文件名称:最小二乘平滑:通过最小化成本函数来平滑噪声数据-matlab开发
文件大小:3KB
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更新时间:2021-05-30 07:49:09
matlab LSSMOOTH 求解超定方程组,以最小化输出输入平方误差和输出中高阶导数平方的组合。 最小化此成本函数的想法归功于 ID:48799。 在 LSSMOOTH 中,求解方法和用户控件是不同的,为了数字和方便,并且在速度上有一定的代价。 配套的平滑器 IRLSSMOOTH (ID:49788) 将这种平滑方法更进一步。 用户以样本为单位指定更平滑的响应时间,这将转化为与该多个样本的移动平均值大致相同的带宽。 由于更大的高频衰减,输出更平滑。 或者,用户可以指定不惩罚的最高导数,这会影响平滑器的瞬态响应。 默认值为 2。数字越小,阻尼越大,数字越大,阻尼越小。 在实践中,差异通常是微妙的。 有关输入的更多详细信息,请参见代码标头。 这种平滑方法的一个罕见且不错的特点是,永远不会出现如何处理序列末端的问题。 每个输出样本都是矢量解决方案的一部分,可最大程度地降低成本。 另请参见IRLS
【文件预览】:
lssmooth.zip

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