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p62
- 由已知的一些散点，用最小二乘法来拟合多项式。-Some scattered points from the known, the least square method to fit the polynomial.
Least-squares-Curve-Fit-unit
- 最小二乘是由方程式近似的数据点的一组的方式，让你预测中间值，或计算的数据的一些措施。您可能已经通过绘制通过数目的数据点图上绘制的直线近似的趋势线。最小二乘这不只是“装修”，但在数学的方式，最大限度地减少错误，从而导致。我的单元延伸最小二乘从仅仅是一种直线拟合到高阶多项式为更复杂的数据（其中可能有一平方律拟合的物理原因，例如），或更好的匹配的数据。-Least-squares is a way of approximating a set of data points by an equation
wzrh
- (1)针对在线计算量大这一缺陷，将预测控制中的柔化输出信号的思想推广到柔化输入信号，使得约束条件被简化为仅对当前控制量的约束，可以直接计算得出；同时该方法避免了求逆矩阵，大大减小了计算量，并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。 (2)针对传统算法中设计参数整定困难这一缺点，应用基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法，实现了对控制量柔化参数的在线调整。 (3)利用带有遗忘因子的最小二乘法对系统辨识。本文通过仿真发现该方法对于Hénon混沌系统并不完全适用，可考虑利用其他优化系统
EasyMod
- EasyMod is a MatLab/Scilab toolbox for teaching modal analysis. It provides a set of functions allowing to establish the identification of modal parameters and these validation. Nowadays, circle-fit, line-fit and least square complex exponential meth
lsa-poly.tar
- “lsa-poly” is a polynomial least square fitting tool. e.g.: lsa-poly -f data.dat -x 1 -y 2 -n “-7 -2 0 4” -oe will fit column 2 with column 1 of data.dat, and the fitting function consists of x^-7. x^-2, x^0 and x^4 terms. ===================== T
zuixiaorcf
- VB采用最小二乘法演示如何在VB中实现线性拟合和二次拟合，编译时候需要TeeChart5.ocx，已将此文件打包，你无需再下载。新建 Microsoft Excel 工作表.xls里是测试数据，程序会自动读龋这里要说的是： 1.1 线性拟合：给定一组数据（xi，yi），i=1，2，…，m，做拟合直线。 1.2 二次拟合：给定数据系列（xi，yi），i=1，2，…，m，用二次多项式函数拟合这组数据。作出拟合函数与数据序列的均方误差最校 -VB using the metho
RLS
- It is one of the successful prediction algorithms to estimate frequently for unknown parameters with real time operation. The principle of Recursive Least Square depends on least square mathematical weighted. Also, Recursive Least Square can set the
ellipsefit
- 基于矩阵理论，根据最小二乘法进行的椭圆曲线拟合的matlab程序-ellipse fit theory of matrix least square
maoyun
- 最小均方误差（MMSE）的算法，采用的是脉冲对消法，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合。- Minimum mean square error (MMSE) algorithm, It uses a pulse of consumer law, Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane.
hangsie
- 利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,最小均方误差等算法的MSE的计算。- Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane, Calculation multifractal detrended fluctuation analysis matlab program, Minimum mean square error MSE calculation algorithm.
piuyan
- 时间序列数据分析中的梅林变换工具，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，最小均方误差（MMSE）的算法。- Time series data analysis Mellin transform tool, Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane, Minimum mean square error (MMSE) algorithm.
expression-functions
- 切比雪夫 用切比雪夫多项式逼近已知函数 勒让德 用勒让德多项式逼近已知函数 帕德 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 lmz 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式 ZJPF 求已知函数的最佳平方逼近多项式 方舟子 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数 事实上的部队 离散周期数据点的傅立叶逼近 SmartBJ 用自适应分段线性法逼近已知函数 SmartBJ 用自适应样条逼近（第一类）已知函数 multifit 离散试验数据点的多项式曲线拟合 LZXEC 离散
提取周期信号
- 用于信号的周期成分提取，使用的最小二乘方法，拟合出一个单频的正弦信号。(For the extraction of periodic components of signals, the least square method is used to fit a sinusoidal signal of a single frequency.)
RLSKF
- 递推最小二乘拟合算法 用于实时拟合时间序列ARMA模型参数 例如 陀螺仪随机噪声 股票 交通等模型的参数拟合(Recursive least square fitting algorithm is used to fit the parameters of time series ARMA model, such as gyroscope, random noise, stock traffic and so on)
直角坐标系-zernike多项式波面拟合程序
- 最小二乘法进行泽尼克多项式拟合将离散数据点拟合成面型。(use the least square method to fit the wavefornt with zernike polynomials.)
矩阵运算
- 用最小二乘法对时间序列进行周期拟合，求出周期曲线的参数，并求出拟合的精度评价。(The least square method is used to fit the time series, the parameters of the periodic curve are obtained, and the accuracy of the fitting is evaluated.)
最小二乘法拟合
- %最小二乘法下用a*sin（x）+b*cos（x）拟合下列散点坐标 %求出拟合系数a，b和方差Dx(The least square method is used to fit the following scatter coordinates with a*sin (x) +b*cos (x) The fitting coefficients a, B and variance Dx were calculated)
rls
- 本函数为迭代最小二乘算法，用于拟合曲线，已经通过验证(This function is an iterative least square algorithm, which is used to fit the curve, and has been verified.)
pro22
- 多次函数最小二乘法拟合数据，并进行误差计算，程序中数据为温度拟合(The multiple function least square method is used to fit the data and calculate the error. The data in the program is temperature fitting.)
classical PI model
- 使用一般PI模型拟合非线性曲线，最小二乘法参数辨识，逆模型前馈(The general PI model is used to fit the nonlinear curve, the least square parameter identification, and the inverse model feedforward.)