使用归零早期FFT进行非线性检测基于FFT的自由响应的非线性检测方案

介绍了基于Matlab开发的非线性摆求解器，使用有限差分格式进行求解。

这篇文章介绍了一种针对具有反馈非线性的线性时不变系统（LTI系统）的识别方案，该方案依赖于系统的输入和输出。特别是对于MEMS（微机电系统）来说，静电场的形成取决于位移和输入电压。所提出的算法仅需进行矩阵求逆和奇异值分解，从而使得可以通过识别方案进行在线估计成为可能。除了输入的序列顺序，该方法不需要其他关于系统的先验知识。详细信息请参阅：

matlab开发：非线性时间序列异常值检测与替换方法。通过适当的局部值检测和替换，提高数据处理的准确性。

MATLAB实现了多种非线性编程算法，包括但不限于非线性优化算法。这些算法在处理复杂问题时展现出卓越的性能和灵活性。

在现代科技环境下，Matlab被广泛应用于神经网络和非线性建模的研究中。这些技术不仅仅局限于传统的线性模型，而是通过人工神经网络等先进技术，推动了非线性建模方法的革新和发展。

介绍如何使用quadprog和mpcqpsolver解决各种线性和非线性规划问题。quadprog是一个经典的二次规划求解器，通过分析Matlab文档中的示例可以深入理解其应用。以下是一些实例：在quadprog中，通过设定目标函数和约束条件来优化变量值。mpcqpsolver是另一个强大的优化工具，特别适用于多变量控制问题。它结合了线性和二次规划求解技术，为复杂的优化任务提供了高效的解决方案。

详细讨论了运筹学中的非线性优化问题，内容清晰易懂，适合于数学建模学习。此外，文中还包含了解决实际问题的代码示例。

非线性程序优化是一种适用于研究非线性问题的方法，特别适合那些专注于此领域的学者。使用MATLAB编写的非线性程序可以有效提高问题求解的效率和准确性，为研究工作提供强大支持。

感谢Duane Hanselman提出的这一想法。 Fminspleas是一个简单的非线性最小二乘工具，适用于形如Y = a1f1(X,C) + a2f2(X,C) + ... + an*fn(X,C)的回归模型。X可以是任意数组，因此适用于多维问题，而C则是固有非线性参数的集合。f1、f2等函数必须返回与Y相同长度的列向量结果。由于优化只需处理非线性参数，因此函数评估较少。举例来说，仅需32次函数评估即可估计2个线性参数和1个非线性参数，相比直接调用fminsearch的超过300次评估要少得多。目前，Fminspleas仅允许用户指定非线性参数的边界约束，但如有需要，可以考虑添加线性参数约束。此外，Fminspleas还允许用户为回归提供一组非负权重。