递推最小二乘估计

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。

基于Matlab语言实现的最小二乘影像匹配程序。

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。

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。

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。

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。

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。

灰色理论的最小二乘预测方法还蛮适合刚接触数学建模的你。思路清晰、推导也不复杂，用起来挺顺手的。你只要把方程组写成矩阵形式，再套个最小二乘估计，结果基本就出来了，效率还挺高的。 里面用到的灰色系统，其实就是拿有限的数据点，预测它后面的走势，适合数据不多但趋势的场景。比如疫情初期病例增长、产品初期销售量那种，建模效果还不错。 资源里头还有配套的MATLAB 源码，你直接上手试试就知道了，函数写得还挺清楚的，变量命名也比较直观。想理解更深点的，还可以看看支持向量机那一篇，建模方式不一样但也挺实用的。 如果你刚好在准备数学建模比赛，或者做个数据预测的小项目，这套方法用起来真挺方便。别忘了看看相关的几篇

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