可化为线性拟合的非线性拟合 有些非线性拟合曲线可以通过适当的变量替换转化为线性曲线，从而用线性拟合进行处理，对于一个实际的曲线拟合问题，一般先按观测值在直角坐标平面上描出散点图，看一看散点的分布同哪类曲线图形接近，然后选用相接近的曲线拟合方程。再通过适当的变量替换转化为线性拟合问题，按线性拟合解出后再还原为原变量所表示的曲线拟合方程。 下表列举了几类经适当变换后化为线性拟合求解的曲线拟合方程及变换关系

针对有界范围内的运动目标进行超视距跟踪时出现的量测不可靠问题，提出一种卡尔曼滤波初值选取方案，对采用三点法求得超出界限的目标初始运动状态进行修正，再将其作为新的滤波初值，这一方法称为投影修正法。对比传统初值确定方法，并结合3种传统非线性卡尔曼滤波算法，分别在目标与观测台的初始距离为600和1000时进行仿真验证。仿真结果显示，与传统方法相比，应用该初值确定方法能在探测距离相对误差为1%，探测角度误差为0.01rad时，明显提高滤波初期收敛速度且滤波精度不下降。此外，研究还发现，在利用投影修正法进行跟踪滤波时，同等条件下选用零值修正，收敛效果更好。

数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

对偏最小二乘(PLS)回归的基本方法进行了分析研究，提出了基于非线性迭代偏最小二乘(NIPLS)的信息模式识别算法。该算法实现了模式识别中特征提取与分类器设计的有机结合。NIPLS较Fisher判别分析、Bayes判别分析等经典的模式识别算法，具有更强的信息识别能力，且对数据本身的分布要求不高，尤其对于多重共线性资料或解释变量多而样本数量少时更为有效。将该算法应用于土地质量的分类识别，结果表明，该文所建立的算法是有效的、可靠的。

非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。

该matlabl代码用于求解（非）线性结构动力学的数值响应。

LiScNLE 1.0 是 Matlab 应用程序，用于使用基于 Chebyshev-tau 空间半离散化的 Lyapunov-Schmidt 方法对 du/dt+Lu=Nu 形式的一些非线性偏微分演化方程进行数值研究。

协方差矩阵的估计 两种方法的实现（Python） “股票收益协方差矩阵的改进估计及其在投资组合选择中的应用/ Ledoit and Wolf 2001”（ “大尺寸协方差矩阵的直接非线性收缩估计/ Ledoit and Wolf 2017”

超声波 衰减 非线性拟合 在有缺陷的复合材料中 由于多重反射 使得内部应力的动态变化变得复杂，通过实验求得了材料的衰减变化 从而计算缺陷对于整体材料的衰减的影响

给出了不同PPLN晶体极化周期下温度调谐输出的信号光波长