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shuzhifenxi3
- 实验题目：曲线拟合的最小二乘法 相关知识：已知C[a,b]中函数f(x)的一组实验数据（xi,yi）（i=0,1,…,m），其中yi=f(xi)。设 是C[a,b]上线性无关函数族。在 中找函数f(x) 曲线拟合的最小二乘解 ，其法方程（组）为： 其中， k=0,1,…,n 特别是，求函数f(x) 曲线拟合的线性最小二乘解 的计算公式为： 数据结构：两个一维数组或一个二维数组 算法设计：（略） 编写代码：（略） 实验用例： 已知函数y
CurveInterpo
- 曲线拟合的最小二乘法,简洁清晰版.为pdf格式-The least squares curve fitting, clear and concise version. For pdf format
Leastsquarscurvefitting
- 主要功能是最小二乘曲线拟合，根据一系列的点，拟合出一条直线-Main function is least squares curve fitting, based on a series of points, fitting a straight line
hanshuubijin
- 用切比雪夫多项式逼近已知函数 用勒让德多项式逼近已知函数 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式 求已知函数的最佳平方逼近多项式 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数 离散周期数据点的傅立叶逼近 用自适应分段线性法逼近已知函数 用自适应样条逼近（第一类）已知函数 离散试验数据点的多项式曲线拟合 离散试验数据点的线性最小二乘拟合 离散试验数据点的正交多项式最小二乘拟合 -By using Chebyshev poly
numerical-analysis
- 用正交多项式做小二乘曲线拟合， 针对给定数据的煤自燃监测数据中煤温与 之间的非线性关系，用正交多项式做最小二乘曲线拟合。数值分析-Orthogonal polynomials with small squares curve fitting to do, for a given data monitoring data in the coal spontaneous combustion of coal and the nonlinear relationship between tempera
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.)
CurveFitProgram
- 使用最小二乘曲线，来实现曲线的拟合。并输出拟合后的参数。(The curve fitting is realized by using the least square curve. And output the parameters after fitting.)
matlab编写的增广的最小二乘辨识程序
- matlab曾广最小二乘辨识程序，利用增广最小二乘法编写程序，完成系统辨识(Matlab once wide least square identification program)
Nonlinear fitting
- 使用拟合残差及残差平方和原理，以人口增长模型为例，结合寻优算法——局部最优解的非线性曲线拟合(Using the principle of fitting residuals and residual sum of squares, this paper takes population growth model as an example, and combines the optimization algorithm, the nonlinear curve fitting of local