递推最小二乘估计

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递推最小二乘算法的应用
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。
线性最小二乘拟合
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。
最小二乘影像匹配程序
基于Matlab语言实现的最小二乘影像匹配程序。
基于前导序列的 OFDM 系统最小二乘信道估计方法
参考:K Vasudevan,“通过频率选择性瑞利衰落信道传输的 Turbo 编码 OFDM 信号的相干检测”,IEEE 信号处理计算和控制国际会议,2013 年 9 月 26 日至 28 日,西姆拉。
递归最小二乘滤波器
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。
偏最小二乘 (PLS) MATLAB 实现
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。
拓展递归最小二乘算法(输出噪声)
拓展递归最小二乘算法(输出噪声)用于估计随时间变化的传递函数参数,同时估算应用于系统输出的噪声特性。
增广的最小二乘算法MATLAB实现
在进行到第十步时,识别参数基本稳定,系统输出与模型误差也趋于稳定。由于只有3个参数需识别,递推校正算法显示出良好的收敛性。
优化单点最小二乘匹配的MATLAB代码
对MATLAB代码进行优化,以实现单点最小二乘匹配,并提升相关系数的表现。
小二乘估计方法-Ansys Workbench工程示例详解
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