本程序实现了对影像特征点自动提取，利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配，并且引入最小二乘平差，使匹配点精度有所提高。 在搜索点过程中，利用了核线影像特性，对二维影像搜索使用了爬山法启发式搜索。对大数据量影像采用影像金字塔结构处理。 1、使用GDAL库读取影片，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF、IMG格式读取。使用GDI绘图。 2、防止大数据量绘图视图闪烁，图片显示采用双缓存技术。 3、保存视图数据为图片文件，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF格式保存。 4、TreeCtrl控件、ListCtrl控件的基本操作。 5、MFC单文档程序视图通讯、更换视图、视图分割。

最小二乘拟合程序matlab源代码，matlab线性最小二乘逼近的求法求解！！

自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法,对写高水平的论文有非常好的帮助

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。

最小二乘算法，基本中的基本，最小二乘辨识算法(matlab程序)

此程序是用c语言实现正交函数作最小二乘拟合

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。

% 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

基于最小二乘法的椭圆拟合程序，参考文献：基于椭圆拟合的人工标志中心定位方法

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)。