最小二乘法（Least Square, LS）大约是1795年高斯在其著名的星体运动轨道预报研究工作中提出的。后来，最小二乘法成为了估计理论的基石。最小二乘法由于原理简明、收敛较快、易于编程实现等特点，在系统参数估计中应用相当广泛。 在自适应控制系统中，被控对象通常都可以不断提供新的输入输出数据，而且还希望利用这些新的信息来改善估计精度，因此常常要求对象参数能够在线实时估计。解决这个问题的方法就是采用最小二乘算法的递推算法，其基本思想可以概括为： 即将下式改写为递推形式，即递推最小二乘参数估计算法。可以辨识定子电阻，磁链，DQ轴电感。

将椭圆体或其他圆锥曲面拟合到逼近此类曲面的 3D 点集，允许一些约束，如方向约束和等半径约束。 例如，您可以使用它来安装橄榄球或球体。 'help ellipsoid_fit' 说明了一切。 返回椭圆体的代数描述（二次型的九个系数）和几何描述（中心、半径、主轴）。

TMS320F2812最小系统电路原理图(protel格式)

基于GUTTA一步一步实现一个最小PLC系统

C# 系统应用之窗体最小化至任务栏,同时在系统托盘区的图标点击左键能显示窗体,右键能关联控件显示3个常用功能最小化至任务栏并在系统托盘区留下图标,

非最小相位是指具有右半平面零、极点或滞后的线性对象，在DCDC变换器中,Boost变换器以电容电压作为输出量进行反馈控制时，是一个非最小相位系统。由于目前大多数Boost电路的控制方法选用的是传统PID控制，这种方法具有结构简单、可靠性高等特点，但是系统的动态特性、抗干扰性能却有待进一步提高。由于预测PI控制算法具有抗滞后和抗非最小相位特性的能力，将其应用到Boost电路中进行理论研究并进行实时仿真。仿真结果表明，预测PI控制算法具有良好的动态特性且抗干扰性强,能够体现良好的控制效果。

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

在proteus8.9下搭建基础stm32的最小系统，hex文件需要自己外部导入，结合原理图测试即可，注意使用的是stm32f401系列的芯片，也可以在内部自行构建工程，需要用到内部自带工具Gcc for ARM 这个工具的安装可以在索引栏中 编译器配置内自行下载，根据demo可以自行完成其他的开发，资源中提供最小系统demo，无其他内容

用Prooteus仿真软件绘制了51单片机的最小系统和一个led灯的共阳极接法。

北邮移动网络仿真实验四最小二乘法实例 使用下发的实测数据，以及基础的最小二乘 法代码，完成传播模型校正实验。 代码+报告