最小二乘法滤波器的vc++代码，可以移植到自己的程序中去的‘

尽管可以计算圆与 2D 数据的线性最小二乘拟合，但这不是最小化从点到拟合圆的距离（几何误差）的解决方案。 线性解决方案最小化函数的代数误差，例如f(x) = ax'x + b'x + c = 0 最小化几何误差是一个非线性最小二乘问题。 fitcircle 允许您进行计算 - 它使用代数拟合作为几何误差最小化的初始猜测。 例如x = randn(2, 10); % 线性最小二乘拟合[z, r] = fitcircle(x, '线性') % 真正的最佳拟合（最小化几何误差） [z, r] = fitcircle(x) 有关更多信息，请查看已发布的演示文件。 本次提交基于以下论文： “圆和椭圆的最小二乘拟合”，W. Gander、GH Golub、R. Strebel，BIT 数值数学，Springer 1994 应即将提交类似的省略号提交

该函数计算线 ax+by+c=0 到一组 2D 点的加权正交最小二乘拟合的参数 a、b 和 c，其坐标由 x 和 y 以及权重 w 给出。 n=100； x=1:n; y=2.5*x + (5+300./x).*randn(1,n); 情节（x，y，'.k'） 坚持，稍等w=1:n; [abc] = wols(x,y,w); plot([0,n],[-c/b,-c/b - a/b*n],'-r','LineWidth',2)

常被用于去除拉曼光谱中的背景噪声，扣除底噪的好工具。（找了半天才找到，传上来以免之后又找不到。） 绝对能用，不用积分，希望能帮助到大家！ 欢迎交流学习

方便大家使用的最小二乘法曲线拟合的Matlab程序-untitled.fig 非常方便用户使用,直接按提示操作即可;这里我演示一个例子: 请以向量的形式输入x,y. x=[1,2,3,4] y=[3,4,5,6] 通过下面的交互式图形，你可以事先估计一下你要拟合的多项式的阶数，方便下面的计算. polytool()是交互式函数,在图形上方[Degree]框中输入阶数,右击左下角的[Export]输出图形 回车打开polytool交互式界面 回车继续进行拟合     输入多项式拟合的阶数   m = 4 Warning: Polynomial is not unique; degree >= number of data points. > In polyfit at 72   In zxecf at 64       输出多项式的各项系数          a = 0.0200000000000001          a = -0.2000000000000008          a = 0.7000000000000022          a = 0.0000000000000000          a = 2.4799999999999973       输出多项式的有关信息 S         R: [4x5 double]        df: 0     normr: 2.3915e-015 Warning: Zero degrees of freedom implies infinite error bounds. > In polyval at 104   In polyconf at 92   In zxecf at 69          观测数据     拟合数据        x         y       yh     1.0000    3.0000    3.0000     2.0000    4.0000    4.0000      3     5     5     4.0000    6.0000    6.0000       剩余平方和            Q = 0.000000         标准误差        Sigma = 0.000000         相关指数           RR = 1.000000 请输入你所需要拟合的数据点，若没有请按回车键结束程序.     输入插值点             x0 = 3     输出插值点拟合函数值   y0 = 5.0000 >> 结果： untitled.fig Figure88.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序 untitled2.fig Figure89.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序

文中介绍了最小二乘法在热电偶热电势—温度特性线性化处理中的应用。推导出热电偶测温的拟合公式。利用这种方法，对K型热电偶在0～1400℃进行了线性化处理后，所得的非线性误差可以控制到1%以内。

列主元高斯消去法、LU三角分解法、龙贝格(Romberg)算法、最小二乘法的Matlab程序及运行结果.doc

用于实现求解线性方程组的最小二乘法，要求求得的结果必须大于0，才有实际意义的matlab程序

2.最小二乘法 将预测期的自变量值代入拟合的趋势方程进行外推预测。 预测：

halcon的最小二乘法拟合直线，可以运行版本，支持10，17等版本