加权信号张量子空间拟合算法

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量子算法TSP(硕士论文)

南京邮电大学硕_研究生学位论文 } :
摘
要
遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行,随机,自适应搜索
算法,已经广泛应用于各种领域.但是传统遗传算法在解决规模较大,比较复杂的问题时,存在计算量和存储量巨大,易陷入局部收敛等缺陷.因此如何找到一种新型的,改进遗传算法不
S o QA T ae ig lsa Po lm ( P.A c n e e n r m h r s l o t e f i r v ln S em n b e T ) s a b s e f o t e e u t f h G n a r
A s m l to e pr m n , e A is a v n a eo e t e o v n i n l . iu a in e ie t t Q g n a d a t g v r h c n e t o a G x h G a n sac er h
sa c m to b sd p icpe o n tr boo ia eou in w ih s n ig erh h d e o rn ils aue lgc l lto , c h be u n e a n f i v h a e s t sle n po lm . t t hg a d m lx se , e a iin l ntc o v m y bes B a o e c pe s tm h t d to a g e i o a r u s u n o y t r e
caatrs i o qatm grtm .Th t id a tr to ue QA dt i hrceitc unu a oihs e hr c p e i r d cs i ea l, f l h n G n
h s p e i w ih ip oe QA pooe .Th fu t ca tr t e p ia in s a c n c a m rvd i rp sd e o r h pe i h a lc to r e r h h n G s

加权最小二乘法拟合多项式 matlab

加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）是一种经典的拟合方法，用于处理数据中的噪声和异常值。

在拟合多项式的过程中，加权最小二乘法能够更好地适应不同的数据权重，从而得到更准确、更可靠的拟合结果。

结合Matlab强大的数学计算和可视化工具，我们可以更方便、更高效地实现加权最小二乘法拟合多项式。

一、加权最小二乘法的基本原理1. 加权最小二乘法的概念在拟合多项式过程中，常常会遇到数据噪声较大或者部分数据异常值较大的情况。

此时，普通的最小二乘法可能无法有效地拟合数据，因此需要引入加权最小二乘法。

加权最小二乘法通过为每个数据点赋予不同的权重，对异常值和噪声进行更有效的处理。

2. 加权最小二乘法的数学原理加权最小二乘法的数学原理主要是在最小化误差的基础上，引入权重矩阵来调整不同数据点的重要性。

通过优化残差的加权和，可以得到适应不同权重的拟合结果。

二、Matlab中的加权最小二乘法1. Matlab工具Matlab提供了丰富的数学计算和拟合工具，通过内置的polyfit函数和curve fitting工具箱，可以方便地实现加权最小二乘法拟合多项式。

Matlab还提供了丰富的可视化工具，可以直观展示加权最小二乘法的拟合效果。

2. 加权最小二乘法的实现在Matlab中，可以通过指定权重向量来调用polyfit函数，实现加权最小二乘法拟合多项式。

利用Matlab内置的拟合评估工具，可以对拟合效果进行全面评估和优化。

三、实例分析以实际数据为例，我们可以在Matlab环境下进行加权最小二乘法的拟合多项式实例分析。

通过构建数据模型、指定权重、调用polyfit函数并结合可视化工具，可以全面了解加权最小二乘法在拟合多项式中的应用效果。

四、个人观点和总结在实际工程和科学研究中，加权最小二乘法拟合多项式是一种非常有效和重要的数据处理方法。

结合Matlab强大的数学计算和可视化工具，可以更方便、更高效地实现加权最小二乘法拟合多项式。

加权的卡尔曼滤波技术原理

加权卡尔曼滤波技术是一种状态最优估计方法，它通过对预测状态量和观测量的高斯分布进行融合来更新状态估计。

其核心原理包括：
1. 状态预测: 使用系统的动态模型预测下一个时间步的状态变量及其不确定性（通常用协方差矩阵表示）。

2. 观测更新: 将实际观测值与预测值进行比较，通过观测模型计算出观测的不确定性。

3. 卡尔曼增益计算: 确定预测值和观测值之间的最优加权比例，即卡尔曼增益。

这个增益是根据预测误差和观测误差的相对大小来确定的。

4. 状态更新: 利用卡尔曼增益对预测状态进行修正，得到一个更接近真实状态的估计值。

5. 协方差更新: 同时更新状态估计的不确定性（协方差），为下一次迭代提供信息。

6. 线性变换: 如果预测状态量和观测量的维度不同，需要通过线性变换矩阵将它们转换到同一向量空间中进行比较和融合。

加权卡尔曼滤波技术在许多领域都有广泛的应用，如传感器数据融合、机器人定位、航空航天以及自动驾驶等。

这些应用场景通常要求对系统状态进行准确且稳定的估计，以实现对复杂动态环境的高效处理和决策制定。

两体系统的量子态, 常用的纠缠度量

两体系统的量子态, 常用的纠缠度量
两体系统的量子态指的是由两个量子系统组成的复合系统的态。

常用的表示方式是使用两个量子数来描述两个系统的态，并用张量积来表示复合系统的态。

对于两体系统的量子态，常用的纠缠度量包括：
1. 纠缠熵（Entanglement entropy）：纠缠熵是描述量子纠缠程
度的重要量度。

对于两体系统的量子态，纠缠熵可以通过计算系统的密度矩阵的特征值来得到。

2. 哈斯廷量（von Neumann entropy）：哈斯廷量是描述量子纠缠程度的另一个重要量度。

对于两体系统的量子态，哈斯廷量可以通过计算系统的密度矩阵的迹运算来得到。

3. 量子互信息（Quantum mutual information）：量子互信息描
述了两个量子系统之间的量子信息交流程度。

对于两体系统的量子态，量子互信息可以通过计算两个系统的密度矩阵的迹运算来得到。

4. 局部几何纠缠（Local geometric entanglement）：局部几何
纠缠是一种几何上的度量，用于描述两个量子系统之间的纠缠程度。

对于两体系统的量子态，局部几何纠缠可以通过计算两个系统在高维空间中的几何距离来得到。

这些量度可以帮助我们理解和描述两体系统的量子态的纠缠程度，对于量子信息处理和量子通信等领域具有重要的应用价值。

雷达对抗原理赵国庆

全方向比幅法（NABD）
■ 对称天线函数F(θ)可展开傅氏级数:
用权值cos(iθS)，sin(iθS)，i=0,…,N-1，对各天
出信号取加权和：
简化后得：
■ 当天线数量较大时,天线函数的高次展开系数很小再次简化后：
■ 利用C(θ),S(θ)可无模糊地进行全方位测
向
(a) 高斯、半余弦两
测向技术
测频方法
频域顺序取样频域取样
频域同时取样
搜索式超外差接收机射频调谐晶体视放接收机多波道晶体视放接收机信道化接收机
频率—相位变化比相法瞬时接收机（瞬时测频接收机）
频域变换
频率—时间变化频率—空间变化
压缩接收机声光接收机
频率—幅度变化多波段比幅接收机
测向方法
空域顺序取样空域取样
搜索速度
■ 慢速可靠搜索
1、在雷达天线扫描一周的时间内，侦察天线只扫描一个波束宽度。 2、在雷达天线指向侦察天线的时间内，至少接收到Z个连续的雷达发射脉冲。
■ 快速可靠搜索
1、在雷达天线扫描一个波束宽度时间内，侦察天线至少扫描一周。 2、在侦察天线指向雷达的时间内，至少接收到Z个连续的雷达发射脉冲。
的设计和调整，使j输出口的天线振幅方向图函数Fj(θ
) 近似为
从而使N个输出口具有N个不同的波束指向
。
相位法测向
■ 测角范围——短基线 ■ 测角精度——长基线 ■ 解决的方法：多基线相位干涉仪
图3―11 一维三基线相位干涉仪测向的原理
■ 四天线接收的信号经过各信道接收机(混频、中放、限幅器),送给三路鉴相器。其中“0”信道为鉴相基准。三路鉴相器的6路输出信号分别为
种天线方向图函数 (b) 6元高斯天线比幅测向的误差曲线 (c) 6元半余弦天线比幅测向误差曲线

基于huber加权的拟合圆算法

基于huber加权的拟合圆算法摘要：1.介绍拟合圆算法2.介绍Huber加权3.基于Huber加权的拟合圆算法步骤4.算法优缺点分析5.应用案例与前景正文：一、介绍拟合圆算法拟合圆算法是一种计算机视觉中的基础算法，用于检测图像中的圆形。

这类算法广泛应用于目标检测、图像分割、形状识别等领域。

为了提高算法的准确性和鲁棒性，研究者们提出了许多改进方法。

二、介绍Huber加权Huber加权是一种常用的平滑函数，具有局部加权线性回归的性质。

相较于传统的L2正则化，Huber加权在处理异常值时具有更好的性能，能够减小对异常值的敏感性，提高模型的稳健性。

三、基于Huber加权的拟合圆算法步骤基于Huber加权的拟合圆算法主要包括以下几个步骤：1.提取图像特征：首先对图像进行预处理，如灰度化、滤波等操作，提取出图像中的局部特征。

2.计算圆心：根据局部特征，计算出潜在的圆心位置。

3.计算半径：根据圆心位置和局部特征，计算出潜在的半径。

4.Huber加权：对半径的计算结果进行Huber加权，以平滑异常值，提高算法的稳健性。

5.阈值处理：对加权后的半径进行阈值处理，以消除较小的影响，得到最终的圆形拟合结果。

四、算法优缺点分析基于Huber加权的拟合圆算法具有以下优点：1.提高了算法的稳健性，尤其在处理含有异常值的图像时；2.能够较好地处理不同尺度的圆形目标；3.对原始数据具有较强的平滑作用，能够减小噪声影响。

然而，该算法也存在一定的局限性：1.对加权参数的选取较为敏感，需要根据具体应用场景进行调整；2.计算复杂度相对较高，可能影响算法的实时性。

五、应用案例与前景基于Huber加权的拟合圆算法在许多实际应用场景中发挥了重要作用，如目标检测、图像分割、形状识别等。

随着计算机视觉领域的快速发展，对算法的实时性、准确性和鲁棒性要求越来越高，该算法在未来还具有很大的优化和应用空间。

什么是量子张量网络算法

什么是量子张量网络算法
量子张量网络算法是一种用于处理量子纠缠态的算法。

在量子力学中，若量子系统由多个可区分的子系统组成，那么其希尔伯特空间是多个子系统希尔伯特空间的张量积。

这意味着多体系统的希尔伯特空间维数是随着其子系统个数N指数上升的。

刻画一个量子态需要使用dN个参量，是非常困难的。

然而，量子张量网络算法可以有效地处理这些问题。

它可以将高维度的量子态分解为多个低维度的量子态，从而降低了计算的复杂度。

这种算法在量子信息处理、量子计算和量子化学等领域有着广泛的应用前景。

以上信息仅供参考，建议查阅专业书籍或者咨询专业人士了解更多信息。

用加权子空间拟合和量子粒子群算法联合估计多普勒频率和波达方向

（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００１２，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００６１，Ｃｈｉｎａ）
关合；量子粒子群优化文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３７８８／ＯＰＥ．２０１３２１０９．２４４５中图分类号：ＴＰ３９１．４
ｊｏｉｎｔｓｐｅｃｔｒｕｍｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＷｅｉｇｈｔｅｄＳｕｂｓｐａｃｅＦｉｔｔｉｎｇ（ＷＳＦ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄＱｕａｎ－ｔｕｍ— ｂｅｈａｖｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＱＰＳＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｎａｍｅｌｙＷＳＦ — ＱＰＳＯ，ｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．
ＪｏｉｎｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＤｏｐｐｌｅｒｓａｎｄＤＯＡｓｂｙＷＳＦＱＰＳＯｍｅｔｈｏｄ

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ｏｎｈｉｇｈｅｒｏｒｄｅｒｓｎｉｇｕｌａｒｖａｌｕｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＨＯＳＶＤ）．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅ３ｒｄｏｒｄｅｒｔｅｎｓｏｒｏｆｔｈｅｒｅｃｅｉｖｅｄｓｉｇｎａｌｓ
第４２卷第４期２０１３年７月
电子科技大学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ
中图分类号ＴＮ９１１．７文献标志码Ａｄｏｉ：１０．３９６９０．ｉｓｓｎ．１００１．０５４８．２０１３．０４．００３
ＷｅｉｇｈｔｅｄＳｉｇｎａｌＴｅｎｓｏｒＳｕｂｓｐａｃｅＦｉｔｔｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＡｂｓｔｒａｅｔＡｗｅｉｇｈｔｅｄｓｉｇｎａｌｔｅｎｓｏｒｓｕｂｓｐａｃｅｉｆｔｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｆｏｒｖｅｃｔｏｒｈｙｄｒｏｐｈｏｎｅｌｆｉｔａｙｂａｓｅｄ
Ｖｏ１．４２Ｎｏ．４
Ｊｕ１．２Ｏｌ３
加权信号张量子空间拟合算法
李楠，程锦房，钱富
武汉４３００３ Байду номын сангаас ）
（海军工程大学兵器工程系
【摘要】提出了一种基于三阶张量高阶奇异值分解的声矢量阵列加权信号张量子空间拟合算法。首先对声矢量阵接收信号进行三阶张量建模，并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间，从而结合加权信号子空间拟合算法进行空间方位谱估计由于基于高阶奇异值分解得到的信号张量子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声，并且体现了多维数据之间的关联关系，因此具有更高的方位估计精度。理论和仿真结果表明：该方法在低信噪比、等强度不相关信号和强相关信号条件下仍具有良好的目标分辨能力和稳定性，工程应用价值较高。关键词方位估计；高阶奇异值分解：多维数据；信号张量子空间
ＬＩＮａｎ，ＣＨＥＮＧＪｉｎ — ｆａｎｇ，ａｎｄＱＩＡＮＦｕ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＷｅａｐｏｎｒｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｖａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＷｕｈａｎ４３００３３）
ｆｒｏｍｖｅｃｔｏｒｈｙｄｒｏｐｈｏｎｅｓａｒｒａｙｉｓｍｏｄｅｌｅｄａｔｆｌｒｓｔ。ｔｌ１ｅｎｈｅｔｓｉｇｎａｌｔｅｎｓｏｒｓｕｂｓｐａｃｅｉＳｄｅｒｉｖｅｄｆｒｏｍＨＯＳＶＤ。ａｎｄｌａｓｔｌｙ．ｔｈｅＤＯＡｉＳｅｓｔｉｍａｔｅｄｗｉｔＩｌｈｅｔｗｅｉｇｈｔｅｄｓｉｇｎａｌｓｕｂｓｐａｃｅｉｔｆｎｇｉ．Ｔｈｅ３ｒｄｔｅｎｓｏｒ－ｂａｓｅｄｓｉｇｎａｌｓｕｂｓｐａｃｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｖｉａＨＯＳＶＤｉＳａｂｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｅｏｆ廿１ｅｄｅｓｉｒｅｄｓｉｇｎａｌｓｕｂｓｐａｃｅｈａｔｎｈｅｔｓｕｂｓｐａｃｅｅｓｔｉｍａｔｅＯｂｔａｅｄｂｖｔｈｅＳＶＤｏｆａｍａｔｒｉｘｗｈｉｃｈｅｘｐｌｏｉｔｓｈｅｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｈｅｒｅｎｔｉｎｔＩｌｅｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｄａｔａ．Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ
ａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｈａｔｔｈｅｔｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｈｏｔｄｅｘｈｉｂｉｔｓｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｎｄａｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｕｎｄｅｒ