代码中包含特征点提取和影像匹配两部分。特征点提取为Moravec和Forstner两个特征点提取算子，影像匹配有基于相关系数和最小二乘两种匹配算法。另外要进行静态窗口分割，也可以用做参考。包含BMP影像读取头文件和矩阵基本运算头文件，运行正常，注释完整。个人努力成果，请勿随意传播。
2019-12-21 19:46:58
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vs2010工程C++实现 利用最小二乘法实现多元一次方程线性拟合。
利用递归方法求逆矩阵，所以高阶矩阵（9阶以上）会比较慢。
2019-12-21 19:42:34
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% explain：偏最小二乘回归,其主成分个数采取交互验证的方式选取
% w和w-star都输出的是成分得分系数
% data_ys——原始光谱数据 n*p（最后一列列是水分数据, 即因变量个数为1；之前的是光谱数据）
% Y0——原始数据data_ys的最后一列数据
% nsample——原始数据data_ys的样本数
% ch0——输出原始变量方程的常数
% xish——输出原始变量方程的系数
% r——输出提取的成分个数
2019-12-21 19:39:16
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此类的具体使用方法见：http://blog.csdn.net/czyt1988/article/details/21743595
在进行曲线拟合时用的最多的是最小二乘法，其中以一元函数（线性）和多元函数（多项式）居多，下面这个类专门用于进行多项式拟合，可以根据用户输入的阶次进行多项式拟合，算法来自于网上，和GSL的拟合算法对比过，没有问题。此类在拟合完后还能计算拟合之后的误差：SSE(剩余平方和)，SSR(回归平方和)，RMSE(均方根误差)，R-square(确定系数)。
2019-12-21 19:37:30
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