58电子技术Electronic Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering1 引言由于雷达在现代战争中的大量使用，促使人们对雷达成像开始追求更高的分辨率。随着宽带微波技术的出现，雷达在多维信息量的处理方面有了很大的改善。要想实现成像高分辨，就必须在进行回波信号的脉冲压缩的同时利用合成天线孔径[1]。根据雷...

拟合方案正则化最小二乘问题引言在数据分析和机器学习中，拟合是一种常见的技术，用于到一个合适的模型来描述或预测数据之间的关系。拟合方案是指选择合适的模型，并通过参数估计来到最优的拟合结果。本文将介绍拟合方案的一般步骤和常见的拟合算法。步骤一般来说，拟合方案包含以下步骤：1.数据准备2.模型选择3.参数估计4.模型评估下面将对每个步骤进行详细介绍。数据准备在进行拟合之前，需要准备好用于拟合的数据。...

逆卷积是一种信号处理技术，用于恢复由卷积过程产生的信号。它可以将观测信号与卷积核（或滤波器）进行数学操作，以尽可能接近或逼近原始信号。逆卷积过程有多种方法和算法，其中最常用的有以下两种：1. 基于逆滤波（Inverse Filtering）的逆卷积：逆滤波是将观测信号通过频率域的除法运算与卷积核的频率响应（即频谱）的倒数相乘。在频域进行逆滤波时，需要注意避免除零错误和噪声放大问题。2. 最小二乘逆...

吉洪诺夫正则化与lm算法的区别摘要：：1.引言2.吉洪诺夫正则化与lm算法的概念解释3.吉洪诺夫正则化与lm算法的区别正则化最小二乘问题4.两者在实际应用中的优劣势5.总结正文：吉洪诺夫正则化与lm算法的区别在机器学习和统计建模领域，吉洪诺夫正则化（Tikhonov Regularization）和最小二乘法（Least Mean Squares，简称lm算法）是两种常见的优化方法。它们在解决线性...

正则化最小二乘问题高维小样本阵列自适应信号处理方法研究    高维小样本阵列自适应信号处理方法研究    自适应信号处理是现代通信系统和雷达系统中的关键技术之一。传统信号处理方法常常依赖于对信号进行分析建模，然后通过估计信号模型参数来实现信号的分离和恢复。然而，在现实应用中，往往面临着高维小样本信号处理的挑战。这意味着信号的维度非常高，而可用的样本数量又非常...

统计模型选择准则比较在统计学中，模型选择是一项关键任务，它涉及到从一组备选模型中选择最具解释力和预测准确性的模型。为了解决这一问题，统计学家们提出了许多不同的模型选择准则。本文将对常见的几种模型选择准则进行比较分析，并讨论其适用性和局限性。1. 最小二乘法（OLS）最小二乘法是最常用的模型选择准则之一。它基于最小化实际观测值与模型预测值之间的平方误差来选择最佳模型。OLS准则简单易懂，计算方便，广...

OVT域地震数据规则化技术及应用LI Bo【摘 要】宽方位矢量偏移距(OVT)地震处理方法对于复杂地质体的成像照明有良好的效果,但OVT域数据很难实现理想的规则采集,因此其关键处理技术之一就是规则化技术.通过分析OVT域的数据排列特征,提出了一种基于非规则傅里叶变换的最小平方反演数据重建技术及实施流程,引入迭代非规则傅里叶变换加权范数正则化约束,使得重建结果在有限频宽内保持数据信号不受损失,同时在...

第50卷第7期2019年7月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University(Science and Technology)V ol.50No.7Jul.2019基于U曲线法的半参数模型中正则化参数确定周岩1，靳奉祥2，梁庆华3，马德鹏4(1.山东科技大学资源与土木工程系，山东泰安，271019；2.山东建筑大学测绘地理信息学院，山东济南，25010...

数学趣味小知识100条    数学趣味小知识100条    数学可以算得上是自然科学中最基础、最重要的学科之一，它在现实生活中的应用也是十分广泛的。但是，在我们学习数学过程中，往往会发现许多有趣的小知识，例如以下100条：    1. 0！=1，其中“！”代表阶乘2. 1+2+3+...+n=n(n+1)/23. 1²+2²+3²+......

回归分析是统计学中常用的一种方法，用于研究变量之间的关系。在实际应用中，我们常常会遇到数据之间存在多重共线性或者数据量较少的情况，这时候传统的最小二乘法可能会出现问题。岭回归模型便是一种常用的解决方案，本文将探讨在实际应用中岭回归模型的一些技巧和注意事项。首先，岭回归模型是在最小二乘法的基础上引入了正则化项，通过对回归系数进行惩罚来避免多重共线性。在实际数据分析中，我们通常会遇到自变量之间存在较强...