最小二乘定位解算matlab代码

R1=6378137;

C=3e8;

DeltaT=1e-3;

SatellitePosition=[177461757273651;12127-9774210911;13324-181********;14000 -130********;19376-15756-73651;zeros(19,4);6400200-12000];

SatellitePosNew=ones(1,3);

VisSatNum=0;

%VisSatNum:可见的卫星个数;

CalculateOK=1;

for k=1:24

if(SatellitePosition(k,4)==1)

VisSatNum=VisSatNum+1;

SatellitePosNew=[SatellitePosNew;SatellitePosition(k,1:3)];

end

end

SatellitePosNew(1,:)=[];%把SatellitePosNew的第一行去掉

if(VisSatNum<4)

CalculateOK=0;

CalUserPosition=[000];

return

end

Prange=ones(1,VisSatNum);

UserPos=SatellitePosition(25,1:3);

for n=1:VisSatNum

Prange(1,n)=

sqrt((SatellitePosNew(n,:)-UserPos)*(SatellitePosNew(n,:)-UserPos)')+C*DeltaT;

end

CalculateRecord=[111];

XYZ0=[6400100-1200];

DeltaT0=0;

Wxyz=SatellitePosNew;

Error=1000;

ComputeTime=0;

while((Error>1)&(ComputeTime<1000))

ComputeTime=ComputeTime+1;

R=ones(1,VisSatNum);

for n=1:VisSatNum

R(1,n)=sqrt((Wxyz(n,:)-XYZ0)*(Wxyz(n,:)-XYZ0)')+DeltaT*C;%DeltaT0????

end

DeltaP=R-Prange;

A=ones(VisSatNum,3);

for n=1:VisSatNum

A(n,:)=(Wxyz(n,:)-XYZ0)./R(1,n);

end

H=[A ones(VisSatNum,1)];

DeltaX=inv(H'*H)*H'*DeltaP'

TempDeltaX=DeltaX(1:3);

Error=max(abs(TempDeltaX));

XYZ0=XYZ0+DeltaX(1:3,:)';

if(ComputeTime<100)

CalculateRecord=[CalculateRecord;XYZ0];

end

DeltaT0=DeltaX(4,1)/(-C);

end%while

if(ComputeTime==1000)

CalUserPosition=[000];

else

for m=1:1:3

XYZ(m)=XYZ0(m)+DeltaX(m)

end

CalUserPosition=XYZ

end

用matlab实现最小二乘递推算法辨识系统参数

用matlab实现最小二乘递推算法辨识系统参 数 自动化系统仿真实验室指导教师： 学生姓名班级计082-2 班学号撰写时间： 全文结束》》-3-1 成绩评定： 一．设计目的 1、学会用Matlab实现最小二乘法辨识系统参数。 2、进一步熟悉Matlab的界面及基本操作； 3、了解并掌握Matlab中一些函数的作用与使用；二．设计要求最小二乘递推算法辨识系统参数，利用matlab编程实现，设初始参数为零。z(k)-1、5*z(k-1)+0、7*z(k-2)=1*u(k-1)+0、5*u(k-2)+v(k); 选择如下形式的辨识模型：z(k)+a1*z(k- 1)+a2*z(k-2)=b1*u(k-1)+b2*u(k-2)+v(k);三．实验程序 m=3;N=100;uk=rand(1,N);for i=1:Nuk(i)=uk(i)*(-1)^(i-1);endyk=zeros(1,N); for k=3:N yk(k)=1、5*yk(k-1)-0、 7*yk(k-2)+uk(k-1)+0、5*uk(k-2); end%j=100;kn=0;%y=yk(m:j);%psi=[yk(m-1:j-1);yk(m-2:j-2);uk(m-1:j-1);uk(m-2:j- 2)];%pn=inv(psi*psi);%theta=(inv(psi*psi)*psi*y);theta=[0 ;0;0;0];pn=10^6*eye(4);for t=3:Nps=([yk(t-1);yk(t-

2);uk(t-1);uk(t-2)]);pn=pn- pn*ps*ps*pn*(inv(1+ps*pn*ps));theta=theta+pn*ps*(yk(t)-ps*theta);thet=theta;a1=thet(1);a2=thet(2);b1=thet(3);b2= thet(4); a1t(t)=a1;a2t(t)=a2;b1t(t)=b1;b2t(t)=b2;endt=1:N;plot(t,a 1t(t),t,a2t(t),t,b1t(t),t,b2t(t));text(20,1、 47,a1);text(20,-0、67,a2);text(20,0、97,b1);text(20,0、47,b2);四．设计实验结果及分析实验结果图：仿真结果表明，大约递推到第步时，参数辨识的结果基本到稳态状态，即a1=1、5999，b1=1，c1=0、5，d1=-0、7。五、设计感受这周的课程设计告一段落了，时间短暂，意义重大。通过这次次练习的机会，重新把matlab课本看了一遍，另外学习了系统辨识的有关内容，收获颇丰。对matlab的使用更加纯熟，也锻炼了自己在课本中搜索信息和知识的能力。在设计过程中虽然遇到了一些问题，但经过一次又一次的思考，一遍又一遍的检查终于找出了原因所在，也暴露出了前期我在这方面的知识欠缺和经验不足。同时我也进一步认识了matlab软件强大的功能。在以后的学习和工作中必定有很大的用处。

基于MATLAB的车牌定位系统(含全套CAD图纸)

毕业设计（论文）题目：汽车牌照定位系统设计与开发

诚信承诺书 本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）汽车牌照定位系统设计与开发是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果，其内容除了在毕业设计（论文）中特别加以标注引用，表示致谢的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人、集体已发表或撰写的成果作品。 班级：计科94 学号：0921144 作者姓名： 2013 年5 月25 日

无锡太湖学院 信机系计算机科学与技术专业 毕业设计 论文任务书 一、题目及专题： １、题目汽车牌照定位系统设计与开发 ２、专题 二、课题来源及选题依据 课题来源：导师指定 选题依据：汽车车牌识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。在车牌自动识别系统中,首先要将车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位。这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。 车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，该技术应用范围非常广泛，其中包括：（1）交通流量检测；（2）交通控制与诱导；（3）机场、港口等出入口车辆管理；（4）小区车辆管理；（5）闯红灯等违章车辆监控；（6）不停车自动收费；（7）道口检查站车辆监控；（8）公共停车场安全防盗管理；（9）计算出行时间等。其潜在在市场应用价值极大，有能力

产生巨大的社会效益和经济效益。 三、本设计（论文或其他）应达到的要求： 软件、技术要求： 在基于图像处理的车牌识别技术的基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统通过编写MATLAB文件对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。 四、接受任务学生： 计科94 班姓名宋开拓 五、开始及完成日期： 自2012 年11 月12 日至2013年5月25日六、设计（论文）指导（或顾问）： 指导教师签名 签名 签名 教研室主任 〔学科组组长 〕签名 研究所所长 系主任签名 2012年11月12日

Matlab最小二乘法拟合笔记

最小二乘法拟合 在科学实验的统计方法研究中,往往要从一组实验数据中寻找出自变量x 和因变量y之间的函数关系y=f(x) 。由于观测数据往往不够准确，因此并 不要求y=f(x)经过所有的点,而只要求在给定点上误差 按照某种标准达到最小，通常采用欧氏范数作为误差量度的标准。这就是所谓的最小二乘法。在MATLAB中实现最小二乘法拟合通常采用polyfit函数进行。 函数polyfit是指用一个多项式函数来对已知数据进行拟合，我们以下列数据为例介绍这个函数的用法： >> x=0:0.1:1； >> y=[ -0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2 ] 为了使用polyfit，首先必须指定我们希望以多少阶多项式对以上数据进行拟合，如果我们指定一阶多项式，结果为线性近似，通常称为线性回归。我们选择二阶多项式进行拟合。 >> P= polyfit (x, y, 2) P= -9.8108 20.1293 -0.0317 函数返回的是一个多项式系数的行向量，写成多项式形式为： 为了比较拟合结果，我们绘制两者的图形： >> xi=linspace (0, 1, 100); %绘图的X-轴数据。 >> Z=polyval (p, xi); %得到多项式在数据点处的值。 当然，我们也可以选择更高幂次的多项式进行拟合，如10阶： >> p=polyfit (x, y, 10); >> xi=linspace (0, 1,100);

>> z=ployval (p, xi); 读者可以上机绘图进行比较，曲线在数据点附近更加接近数据点的测量值了，但从整体上来说，曲线波动比较大，并不一定适合实际使用的需要，所以在进行高阶曲线拟合时，“越高越好”的观点不一定对的。

基于matlab的车牌号码识别程序代码

基于matlab的汽车牌照识别程序 摘要：本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。 关键词：车牌识别，matlab，神经网络 1 引言 随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。由于牌照是机动车辆管理的唯一标识符号，因此，车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有十分重要的实际意义。 2 车辆牌照识别系统工作原理 车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。 3 车辆牌照识别系统组成 （1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。 （2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。 （3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像

基于matlab车牌的定位与分割识别程序概要

基于Matlab的车牌定位与分割 经典算法 I=imread('car.jpg'); %读取图像 figure(); subplot(3,2,1),imshow(I), title('原始图像'); I1=rgb2gray(I);%转化为灰度图像 subplot(3,2,2),imshow(I1),title('灰度图像'); I2=edge(I1,'robert',0.09,'both');%采用robert算子进行边缘检测subplot(3,2,3),imshow(I2),title('边缘检测后图像');

se=[1;1;1]; %线型结构元素 I3=imerode(I2,se); %腐蚀图像 subplot(3,2,4),imshow(I3),title('腐蚀后边缘图像'); se=strel('rectangle',[25,25]); 矩形结构元素 I4=imclose(I3,se);%图像聚类、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I4),title('填充后图像');

I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分subplot(3,2,6),imshow(I5),title('形态滤波后图像'); [y,x,z]=size(I5); I6=double(I5); Y1=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x

if(I6(i,j,1)==1) Y1(i,1)= Y1(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(Y1); figure(); subplot(3,2,1),plot(0:y-1,Y1),title('行方向像素点灰度值累计和'),xlabel('行值'),ylabel('像素'); %求的车牌的行起始位置和终止位置 PY1=MaxY; while ((Y1(PY1,1)>=50)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Y1(PY2,1)>=50)&&(PY2

基于MATLAB的车牌定位算法设计

北京联合大学毕业设计（论文）任务书 题目：基于MATLAB的车牌定位算法设计 专业：电子工程系指导教师：章学静 学院：信息学院学号： 2009080403104 班级： 20090804031 姓名：林本存 一、课题的任务与目的 自从2010年以来，北京的交通拥堵问题成为社会普遍关注和谈论的话题。而其他交通问题也呈现增长趋势。由于车辆牌照是我们标定车辆的唯一ID，因此，车牌的定位识别对于处理突发的交通事件就显得尤为重要。车牌定位识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要课题之一。所谓车牌定位(License Plate Location)，就是把车牌区域完整的从一幅具有复杂背景的车辆图像中分割出来。它是进行车牌识别的首要任务和关键技术，能否将牌照的位置找出来，决定着车牌识别的后续工作能否继续进行，如果不能正确找到牌照的位置，那么就无法将它分割出来，字符分割和字符识别工作将无从谈起。同时，车牌定位的效率也直接影响着整个识别系统的效率，一个高效率的车牌识别系统首先必须是建立在高效的车牌定位算法的基础之上。因此，研究与开发车牌定位的算法具有十分重要的实用意义。例如，在公安执法系统、高速公路自动收费系统、城市道路监控系统、智能停车场管理系统等诸多智能交通系统中都有应用。车牌定位的目的是对摄像头获取的汽车图像进行预处理，确定车牌位置。 此次设计的任务就是在MATLAB中对采集到车辆图像进行色彩直方图分析，匹配车牌背景颜色的峰值从而实现车牌在图像位置中的定位。然后将此算法移植到DSP中，在DSP中验证移植的算法正确性。 二、调研资料情况 目前国外车牌定位识别系统已经有很多成熟的产品，以色列Hi—Tech公司的See/CarSystem系列，新加坡optasia公司的IMPS系列都是比较成熟的产品。但是，这些产品基本上只适合于自己国内的状况。而我国的情况与国外有很大的不同，比如车牌的形状，颜色，字符的颜色以及我国车牌中包含着汉字等。同时，目前的牌照识别系统具有一定的识别率，在天气条件差的情况下或夜晚时，识别率会明显下降，此外，也受到其他许多客观干扰的影响，例如天气、背景、车牌磨损、图像倾斜等。因此现有的识别系统要达到完全实用化仍然有很长的路要走。现有的比较好的车牌定位方法主要有J.Barroso等提出的基于水平线搜寻的定位

基于matlab的车牌定位源程序及运行结果 (1)

I=imread('E:\毕业设计\基于matlab的车牌定位的源程\车牌识别程序 \Car1.jpg') [y,x,z]=size(I); myI=double(I); tic Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if((myI(i,j,1)<=30)&&((myI(i,j,2)<=62)&&(myI(i,j,2)>=51))&&((myI(i,j,3) <=142)&&(myI(i,j,3)>=119))) Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(Blue_y); PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2=10))&&((myI(i,j,3) <=65)&&(myI(i,j,3)>=40))) Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; end end end PX1=1; while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1PX1)) PX2=PX2-1; end PX1=PX1-2; PX2=PX2+2; Plate=I(PY1:PY2,PX1-2:PX2,:); t=toc figure,imshow(I); figure,plot(Blue_y);grid

matlab 最小二乘最优问题

最小二乘最优问题（转） 默认分类2009-05-21 14:56:33 阅读62 评论1 字号：大中小 1.约束线性最小二乘 有约束线性最小二乘的标准形式为 sub.to 其中：C、A、Aeq 为矩阵；d、b、beq、lb、ub、x 是向量。 在MA TLAB5.x 中，约束线性最小二乘用函数conls 求解。 函数lsqlin 格式x = lsqlin(C,d,A,b) %求在约束条件下，方程Cx = d 的最小二乘解x。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq) %Aeq、beq 满足等式约束，若没有不等式约束，则设A=[ ]，b=[ ]。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq,lb,ub) %lb、ub 满足，若没有等式约束，则Aeq=[ ]，beq=[ ]。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0) % x0 为初始解向量，若x 没有界，则lb=[ ]，ub=[ ]。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) % options 为指定优化参 数 [x,resnorm] = lsqlin(...) % resnorm=norm(C*x-d)^2，即2-范数。 [x,resnorm,residual] = lsqlin(...) %residual=C*x-d，即残差。 [x,resnorm,residual,exitflag] = lsqlin(...) %exitflag 为终止迭代的条 件 [x,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqlin(...) % output 表示输出

基于Matlab的车牌识别(完整版)

基于Matlab的车牌识别 摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。 一、设计原理 车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。 二、设计步骤 总体步骤为： 车辆→图像采集→图像预处理→车牌定位

→字符分割→字符定位→输出结果 基本的步骤： a.车牌定位，定位图片中的车牌位置； b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来； c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。 车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。 (1）车牌定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为车牌区域，并将其从图象中分割出来。 流程图: （2）车牌字符分割 : 完成车牌区域的定位后，再将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足车牌的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。 导入原始图像 图像预处理增强效果图像 边缘提取 车牌定位 对图像开闭运算

最小二乘法MATLAB程序及结果

最小二乘递推算法的MATLAB仿真 针对辨识模型，有z(k)-+a1*z(k-1)+a2*z(k-2)=b1*u(k-1)+b2*u(k-2)+v(k)模型结构，对其进行最小二乘递推算法的MATLAB仿真，对比真值与估计值。更改a1、a2、b1、b2参数，观察结果。 仿真对象：z(k)-1.5*z(k-1)+0.7*z(k-2)=u(k-1)+0.5*u(k-2)+v(k) 程序如下： L=15; y1=1;y2=1;y3=1;y4=0; %四个移位寄存器的初始值 for i=1:L; %移位循环 x1=xor(y3,y4); x2=y1; x3=y2; x4=y3; y(i)=y4; %取出作为输出信号，即M序列 if y(i)>0.5,u(i)=-0.03; %输入信号 else u(i)=0.03; end y1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4; end figure(1); stem(u),grid on z(2)=0;z(1)=0; for k=3:15; z(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2); %输出采样信号 end c0=[0.001 0.001 0.001 0.001]'; %直接给出被识别参数的初始值 p0=10^6*eye(4,4); %直接给出初始状态P0 E=0.000000005; c=[c0,zeros(4,14)]; e=zeros(4,15); for k=3:15; %开始求k h1=[-z(k-1),-z(k-2),u(k-1),u(k-2)]'; x=h1'*p0*h1+1; x1=inv(x); k1=p0*h1*x1; %开始求k的值 d1=z(k)-h1'*c0;c1=c0+k1*d1; e1=c1-c0; e2=e1./c0; %求参数的相对变化 e(:,k)=e2; c0=c1; c(:,k)=c1; p1=p0-k1*k1'*[h1'*p0*h1+1]; %求出P(k)的值 p0=p1;

最小二乘定位解算matlab代码

R1=6378137; C=3e8; DeltaT=1e-3; SatellitePosition=[177461757273651;12127-9774210911;13324-181********;14000 -130********;19376-15756-73651;zeros(19,4);6400200-12000]; SatellitePosNew=ones(1,3); VisSatNum=0; %VisSatNum:可见的卫星个数; CalculateOK=1; for k=1:24 if(SatellitePosition(k,4)==1) VisSatNum=VisSatNum+1; SatellitePosNew=[SatellitePosNew;SatellitePosition(k,1:3)]; end end SatellitePosNew(1,:)=[];%把SatellitePosNew的第一行去掉 if(VisSatNum<4) CalculateOK=0; CalUserPosition=[000]; return end Prange=ones(1,VisSatNum); UserPos=SatellitePosition(25,1:3); for n=1:VisSatNum Prange(1,n)= sqrt((SatellitePosNew(n,:)-UserPos)*(SatellitePosNew(n,:)-UserPos)')+C*DeltaT; end CalculateRecord=[111]; XYZ0=[6400100-1200]; DeltaT0=0; Wxyz=SatellitePosNew; Error=1000; ComputeTime=0; while((Error>1)&(ComputeTime<1000)) ComputeTime=ComputeTime+1; R=ones(1,VisSatNum); for n=1:VisSatNum R(1,n)=sqrt((Wxyz(n,:)-XYZ0)*(Wxyz(n,:)-XYZ0)')+DeltaT*C;%DeltaT0???? end

基于matlab的车牌识别系统

基于matlab的车牌识别系统 一、目的与要求 目的：利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，了解了基本程序设计方法，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，并把所学的知识系统、高效的贯穿到实践中来，避免理论与实践的脱离，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。 要求： 1.理解各种图像处理方法确切意义。 2.独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。 3．在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。 4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。 二、设计的内容 学习MATLAB程序设计，利用MATLAB函数功能，设计和实现通过设计一个车牌识别系统。车牌识别系统的基本工作原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后将其逐个与创建的字符模板中的字符进行匹配，匹配成功则输出，最终匹配结束则输出则为车牌号码的数字。车牌识别系统的基本工作原理图如图1所下所示：

三、总体方案设计 车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。 为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于是采用智能手机在开放的户外环境拍照，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。 牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。 由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要将拍出的车牌进行处理，在这个过程中，我采用画图工具，将汽车图像的车牌部分进行裁剪，并将车牌的蓝色部分过亮的地方颜色加深，还将车牌中的一个白色的原点抹去，另外还将车牌上的铆钉使用车牌的蓝色背景覆盖，这样分割出的字符更加准确。 车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。 因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB 及以上。系统可以运行于Windows7、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlabR2011a。 四、各个功能模块的主要实现程序 （一）首先介绍代码中主要的函数功能及用法：

matlab最小二乘法

4. 设某物理量Y与X 满足关系式Y=aX2+bX+c，实验获得一批数据如 下表，试辨识模型参数a，b和c 。（50分） X 1.01 2.03 3.02 4.015 6.027.038.049.0310 Y9.6 4.1 1.30.40.050.10.7 1.8 3.89.0单，最后给出结果及分析。 (1) 问题描述： 由题意知，这是一个已知模型为Y=aX2+bX+c，给出了10组实验输入输出数据，要求对模型参数a，b，c进行辨识。这里对该模型参数辨识采用递推最小二乘法。 (2) 参数估计原理 对该模型参数辨识采用递推最小二乘法，即RLS（recurisive least square），它是一种能够对模型参数进行在线实时估计的辨识方法。 其基本思想可以概括为：新的估计值=旧的估计值+修正项 下面将批处理最小二乘法改写为递推形式即递推最小二乘参数估计的计算方法。 批处理最小二乘估计为，设k时刻的批处理最小二乘估计为： 令 K时刻的最小二乘估计可以表示为 = =；式中，因为要推导出P(k)和K(k)的递推方程，因此这里介绍一下矩阵求逆引理：设A、（A+BC）和（I+）均为非奇异方阵，则通过运用矩阵求逆引理，把复杂的矩阵求逆转化为标量求倒数，大大减小了计算量。与间的递推关系。最终得到递推最小二乘参数递推估计公式如下： （3)程序流程图 (如右图1所示） 递推最小二乘法（RLS）步骤如下： 已知：、和d。 Step 1 ：设置初值和P(0)，输入初始数据； Step2 ：采样当前输出y(k)、和输入u(k) Step3 ：利用上面式计算、和； Step4 ：kk+1，返回step2，继续循环。

基于MATLAB的车牌定位

毕业论文 基于MATLAB的车牌定位 学校：昆明理工大学 学院：应用技术学院 专业：电子信息工程 级别： 学号： 学生姓名： 指导教师单位：应用技术学院 指导教师姓名： 指导教师职称：讲师

Location of car license plate based on MATLAB School: Kunming University of science and technology Faculty: Faculty of Applied Technology Speciality: Electronic and Information Engineering Grade: 2006 Student ID: 200611513155 Author: WangWei Organization of directing teacher: Faculty of Applied Technology Director: He Lifang Professional title of director:Lecture

目录 摘要 ........................................................................................................ III ABSTRACT ................................................................................................. IV 前言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1课题研究背景 (3) 1.2车牌的特征 (3) 1.3国内外车辆牌照识别技术现状 (4) 1.4车牌识别技术的应用情况 (5) 1.5车牌识别技术的发展趋势 (6) 1.6车牌定位的意义 (6) 1.7本次设计的主要研究方向 (7) 第二章 MATLAB简介 (8) 2.1MATLAB发展历史 (8) 2.2MATLAB的语言特点 (8) 第三章车牌定位 (10) 3.1车牌定位的主要方法 (10) 3.1.1基于直线检测的方法 (10)

基于matlab的车牌识别算法论文大学毕设论文

基于Matlab的车牌识别算法 摘要 车牌系统是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域的重要应用课题之一。车牌识别系统是以特定目标为对象的专用计算机系统，该系统主要包括三个内容:车牌定位、字符分割和字符识别。其中车牌定位的目的就是从所拍摄的汽车图像中确定车牌的位置,从而便于后续的字符分割和字符识别工作。目前常用的方法有：基于模板匹配的方法、基于特征的方法和神经网络法等。 本设计采用基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法对车牌进行定位识别，此算法只对蓝底白字车牌进行分割识别，对黑底白字车牌原则上整个算法可直接适用，。此算法分割出的图像像素值和模板图像达到了一致，由此便避免了切割出的图像像素值不一致所带来的问题。但对白底黑字车牌、黄底黑字车牌，需要对车牌定位算法进行调整，并将图像反转（0变1、1变0）。 关键词：车牌识别系统；字符分割；车牌定位

LICENSE PLATE RECOGNITION ALGORITHM BASED ON MATLAB ＡＢＳＴＲＡＣＴ License plate system is a computer vision and pattern recognition technology in one of the important application research topic in the field of intelligent transportation. License plate recognition system based on specific goals of a special computer system, the system mainly includes three contents: license plate locating, character segmentation and character recognition. One of the purpose of license plate location is taken from the auto locate the license plate in the image, so as to facilitate the subsequent work character segmentation and character recognition. Now commonly used methods are: based on template matching method, based on the characteristics of the method and neural network, etc. This design USES based on template matching algorithm and based on artificial neural network algorithm to locate license plate recognition, the algorithm is only for blue white license plate segmentation recognition, the algorithm can be directly applicable in principle to the black white plate,. This algorithm to segment the image pixel values and template image, thus to avoid the cut out in the process of image pixel values are not consistent. But black on white background and black text plate, yellow bottom plate, adjustments need to license plate localization algorithm, and the image inversion of (0, 1, 1, 0). Key words: license plate recognition system; Character segmentation; License plate location

最小二乘法matlab多项式拟合

最小二乘法拟合探究 吴春晖 （中国海洋大学海洋环境学院山东青岛 266100） 摘要： 本文的拟合对象为含多个变量的待定系数的多项式。通过最小二乘法对多项式作出拟合，以向量矩阵的形式来解出待定的系数。在matlab中，通过算法，写出具体的解法。之后，先对最小二乘法的准确性作出检验，分析该方法在应对复杂情况的误差。在检验该方法的可行性之后，对给定的变量值进行拟合与解题。同时，本文将对基于Laguerre多项式的最小二乘法进行分析检验， 关键词：最小二乘法拟合多变量Laguerre多项式 引言： 在之前的计算方法中，在给出已知节点后，如果需要根据给出的节点来确定未知节点的值，我们需要运用插值。在对插值的精准性进行分析后，我们发现不同插值方式的误差都极大，而且插值所得出的函数的特征由插值方式所决定，并不能反映具体的节点原来可能的规律与分布。所以，拟合的方法相比插值而言，并不要求函数值在原节点处的值相等，却能在一定程度上反映原函数的规律。在该文中，我们主要运用最小二乘法进行拟合。

目录 第一章matlab最小二乘法拟合程序 (3) 1.1最小二乘法拟合的数学法 (3) 1.2 编写最小二乘法的matlab拟合程序 (3) 1.2.1程序算法 (3) 1.2.2 最小二乘法拟合的程序 (4) 1.3程序的分析说明 (4) 第二章最小二乘拟合法的检验及应用 (5) 2.1 最小二乘法拟合的检验 (5) 2.2最小二乘法拟合的实际应用 (7) 第三章Laguerre多项式的最小二乘拟合 (8) 3.1 算法与程序 (8) 3.2检验与分析 (9) 第四章最小二乘法拟合的分析总结 (11)

系统辨识最小二乘参数估计matlab

最小二乘参数估计 摘要： 最小二乘的一次性完成辨识算法（也称批处理算法），他的特点是直接利用已经获得的所有（一批）观测数据进行运算处理。这种算法在使用时，占用内存大，离线辨识，观测被辨识对象获得的新数据往往是逐次补充到观测数据集合中去的。在应用一次完成算法时，如果要求在每次新增观测数据后，接着就估计出系统模型的参数，则需要每次新增数据后要重新求解矩阵方程()Z l T l l T l ΦΦΦ-∧=1θ。 最小二乘辩识方法在系统辩识领域中先应用上已相当普及，方法上相当完善，可以有效的用于系统的状态估计，参数估计以及自适应控制及其他方面。 关键词： 最小二乘（Least-squares ），系统辨识（System Identification ） 目录： 1.目的 (2) 2.设备 (2) 3引言 (2) 课题背景 (2) 4数学模型的结构辨识 (3) 5 程序 (4) M 序列子函数 (4) 主程序 (5) 6实验结果： (7) 7参考文献： (7) 1.目的 掌握系统辨识的理论、方法及应用 熟练Matlab 下最小二乘法编程 掌握M 序列产生方法 2.设备 PC 机1台（含Matlab 软件） 3引言 课题背景 最小二乘理论是有高斯（）在1795年提出：“未知量的最大可能值是这样一个数值，它使各次实际观测值和计算值之间的差值的平方乘以度量其精度的数值以后的和最小。”这就是最小二乘法的最早思想。 最小二乘辨识方法提供一个估算方法，使之能得到一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合的数学模型。递推最小二乘法是在最小二乘法得到的观测数据的基础上，用新引入的

数据对上一次估计的结果进行修正递推出下一个参数估计值，直到估计值达到满意的精确度为止。 4数学模型的结构辨识 根据汉格尔矩阵估计模型的阶次 设一个可观可控的SISO 过程的脉冲响应序列为{个g(1),g(2),……g(L)},可以通过汉格尔（Hankel ）矩阵的秩来确定系统的阶次。 令Hankel 阵为： ????? ???????-++-++++-++=)22()1()1()()2()1()1()1()(),(l k g k g l k g l k g k g k g l k g k g k g k l H ，其中l 决定),(k l H 阵地维数，k 可在1至()22+-l L 间任意选择。则有[]k n l n k l H rank ?≥=,,),(00。 如果0n l ≥（过程的真实阶次），那么Hankel 阵的秩等于0n 。因此可以利用Hankel 阵的奇异性来确定系统的阶次0n 。 根据残差平方和估计模型的阶次 SISO 过程的差分方程模型的输出残差为)(~k z ，数据长度L ，n H ?为n ?阶时的数据矩阵，n ??θ为n ?阶时的参数的估计量，n ?为模型阶次估计值，0n 为真实阶次，则残差平方和函数J ： )(~1)?()?(1~~1)?(1 2??????00k z L H z H z L z z L n J L n n k n n n T n n n n T n ∑++==--==θθ 残差平方和有这样的性质：当L 足够大时，随着n ?增加)?(n J 先是显著地下降，当n ?>0n 时，)?(n J 值显著下降的现象就终止。这就是损失函数法来定阶的原理。

MATLAB最小二乘法拟合直线的程序

最小二乘法拟合直线 程序： function linear_fit %最小二乘法拟合直线clear; clc; prompt={'Name of data file'}; title='Linear_fit'; lineNo=2; def={'Linearfit.dat'}; outval=inputdlg(prompt,title,lineNo,def); if isempty(outval)==1,return,end filename=outval{1}; data=load(filename); x=data(:,1); y=data(:,2); [a,b]=linearfit(x,y); yy=a+b*x; func=['y=',num2str(a),'+',num2str(b),'*x']; plot(x,y,'bx','markersize',10); hold on plot(x,yy,'r-','linewidth',1.5) xlabel('T(^oC)'); ylabel('R(\Omega)'); text(x(2),yy(length(yy)-1),func) function [a,b]=linearfit(x,y) xy=x.*y; x2=x.^2; x_mean=mean(x); y_mean=mean(y); xy_mean=mean(xy); x2_mean=mean(x2); b=(xy_mean-x_mean*y_mean)/(x2_mean-x_mean^2); a=y_mean-b*x_mean; return

运行情况： 按“run”运行时，弹出窗口 注：在Linearfit.dat文件中数据为： 0 4.38 10 4.56 20 4.70 30 4.86 40 5.08 50 5.24 60 5.40 70 5.58 80 5.74 90 5.96 100 6.06 110 6.26 120 6.44 点击图框中的“OK”，在“command window”中输出结果为：130 6.58 140 6.74 150 6.94 160 7.12 170 7.28 180 7.42 190 7.60 200 7.78