基于前导序列的 OFDM 系统最小二乘信道估计方法

线性最小二乘拟合采用多项式拟合，MATLAB 提供 polyfit 函数用于拟合 m 次多项式，返回系数向量 a。拟合后，可以使用 polyval 函数计算指定点的多项式值 y。

基于Matlab语言实现的最小二乘影像匹配程序。

介绍了两种信道估计方法的Matlab实现，分别是基于梳妆导频的信道估计和均衡。

在Matlab中，递推最小二乘算法被广泛应用于参数估计、系统辨识和自适应控制领域。

exp2fit方法精确解决非线性最小二乘问题，适用于特定的指数函数形式：在有噪声数据下，通过选择不同的拟合模型（如单指数或双指数）来优化参数。例如，可以使用 f=s1+s2exp(-t/s3) 或 f=s1+s2exp(-t/s3)+s4*exp(-t/s5)，具体选择由caseval参数决定。

2σε Ni ，对于不同的观测，当ji ≠时， iε与jε是相互独立的。 2.2小二乘估计方法

本仿真研究了在TDS-OFDM系统中，如何利用PN序列进行功率调整以优化信道估计性能。仿真代码使用Matlab 2019b编写，主要包含以下文件：* main.m：主函数文件，用于运行仿真程序。* 其他.m文件：包含调用函数，用于实现具体功能。仿真结果以图表形式展示，并提供详细的代码注释。仿真步骤:1. 将所有文件下载并解压缩到Matlab当前工作目录。2. 在Matlab命令窗口中运行main.m文件。3. 等待程序运行完毕，即可查看仿真结果。其他服务：如需获取完整代码、参考文献或定制Matlab程序等服务，请联系作者。

该项目使用 MATLAB 语言实现了递归最小二乘 (RLS) 滤波器算法，用于信号降噪。

本程序提供 PLS 偏最小二乘的 MATLAB 实现，支持单因变量和多因变量情况。