递归最小二乘滤波器

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。

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。

卡尔曼滤波器是一种反馈方法，最小化最小均方误差，特别适用于非线性最小二乘优化问题。这个函数提供了使用无迹卡尔曼滤波器解决非线性最小二乘优化问题的方法，涵盖了一般优化问题、神经网络模型中的非线性方程组解决以及神经网络训练问题的示例。你可以从这里下载无迹卡尔曼滤波器函数：链接。

基于Matlab语言实现的最小二乘影像匹配程序。

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。

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。

如果你需要做一些涉及到非线性最小二乘优化的工作，这份 Matlab 资源包应该挺适合你的。里面的源码已经过严格测试，可以直接拿来跑，免去了调试的烦恼。 Matlab 的优势都知道，强大的数学和科学函数库，尤其适合做数值计算、信号、优化等任务。你可以快实现和测试各种算法，像非线性拟合这种问题，Matlab 的工具箱能有效你提高效率。 除了能实现高效的计算，Matlab 的可视化功能也不错，能把算法的结果以图形的方式清晰展示出来，让你在调试时一目了然。而且开发环境也蛮直观的，学习起来不需要太多负担。如果你想进一步加速算法的计算过程，Matlab 还支持并行计算，简直是开发者的福音。 ，如果你正在做

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。

MATLAB论文设计：卡尔曼滤波与最小二乘滤波仿真实验，持续更新，促进学术交流。若不确定版块归属，请等待管理员移动。这些资料来源于学校教师，涵盖简单问题的解决方法。单篇论文和整体压缩包均有提供，以满足不同需求。以下为部分截图，如有需要，请留下邮箱联系。