📚 并建立回归模型技术资料

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并建立回归模型是数据分析与机器学习中的核心技能之一,广泛应用于信号处理、系统建模及预测等领域。通过掌握这一技术,电子工程师能够更准确地分析电路性能、优化设计参数,并预测设备的长期稳定性。本页面汇集了23,545份精选资源,涵盖从基础理论到高级应用的全方位指导,帮助您快速提升在回归分析方面的专业能力,解决实际工程问题。立即探索,开启您的数据驱动创新之旅!

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为了在现代异步电机高性能调速系统中实现磁链的准确观测,提出了一种基于模型参考方法的自适应转子磁链观测器.在电机运行过程中,以电机为参考模型,以观测方程为可调系统,建立了一个模型参考自适应系统(MRAS),对电机的转子磁链进行了实时观测,并对电机参数进行了在线辨识.设计了电机参数的自适应律,证明了磁链...

📅 👤 icebee251

1.用DATA步建立一个永久SAS数据集,数据集名为xt49,数据见表12;对数据集xt49,用普通最小二乘法建立y与x的回归方程,用多种方法诊断该问题是否存在异方差;如果存在异方差,①建立加权最小二乘回归方程,②用方差稳定变换消除异方差。 ...

📅 👤 会哈123

该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连续曲线来表达目标边缘,并定义一个能量泛函使得其自变量包括边缘曲线,因此分割过程就转变为求解能量泛函的最小值的过程,一般可通过求解函数对应的欧拉(Euler...

📅 👤 2009dd

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