Atualmente, estou aprendendo sobre estimativas de mínimos quadrados (e outras) para regressão e, pelo que também estou lendo em algumas literaturas de algoritmos adaptativos, muitas vezes a frase "... e como a superfície de erro é convexa ..." aparece e qualquer profundidade sobre por que é...
Eu sou novo no tópico de detecção compactada. Eu li alguns artigos sobre R.Baranuik, Y.Eldar, Terence Tao etc. Todos esses documentos fornecem basicamente os detalhes matemáticos por trás dele, ou seja, Sparsity, RIP, minimização de normas L1 etc. No entanto, alguém pode fornecer os códigos MATLAB...
A resposta mais votada para esta pergunta sugere que, para minimizar um sinal, preservando transições nítidas, deve-se minimizar a função objetivo: | x-y|2+ B | f( y) ||x−y|2+b|f(y)| |x-y|^2 + b|f(y)| onde é o sinal barulhento, y é o sinal denoised, b é o parâmetro de regularização e | f...
Estou tentando encontrar o tamanho ideal do filtro para uma filtragem adaptativa, usando o algoritmo RLS. Estou usando este design: Portanto, o sinal de "erro" é o sinal sem ruído (e é esse o sinal que eu quero). Se eu tiver mas for o sinal desejado, preciso desse para encontrar o comprimento...