为简单的matlab的最小二乘法的代码，供各位调试代码所用

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基于最小二乘恒模算法的OFDM波束形成方案，赵翔，袁超伟，本文根据OFDM信号的特点，在智能天线自适应波束形成算法的基础上，提出一种基于最小二乘恒模算法（LS-CMA）的低复杂度OFDM接收机方案�

上课作业，如果要使用请自行改造，拒绝抄袭。 用matlab写的拉格朗日插值、分段插值、三次样条插值、最小二乘拟合及可视化，除了基础功能，其他都是手写，没有调用函数。

最小二乘参数辨识共享及答疑-mem_con.m 我编了一个用最小二乘法辨识系统参数的函数，有限定记忆最小二乘递归算法的（辨识量测噪声为白噪声的系统参数），有广义最小二乘算法的（辨识量测噪声为有色噪声的系统参数及参数噪声），递归算法辨识结果正确，但广义最小二乘辨识出来系统参数正确，但噪声参数不正确，大家帮我看看广义最小二乘的算法程序错在何处。我大概说一下广义最小二乘的算法结构，广义最小二乘递推的每一步用两步递推算法，先把噪声参数和模型参数均给个初值，然后第一步先假设噪声参数已知，用最小二乘估计出模型参数，第二步再用最新的模型参数来估计噪声参数，如此循环直到辨识精度达到指定要求或者可用数据用完为止。我的疑问是：辨识模型参数时需要用到噪声参数，我的噪声参数辨识的不对，为何得到的模型参数又是对的，这点让我很纳闷…… 附件中包含模型和最小二乘辨识的函数M文件，其中LSE.mdl为模型文件，mem_con.m为限定记忆最小二乘的源程序，GLS.m为广义最小二乘源程序，u为输入，使用4阶m序列，Y为白噪声作用下的输出，Yv为有色噪声作用下的输出，系统和噪声的模型均为2阶模型，函数文件中有简单的注释，大家很容易看懂，希望看出问题的前辈不吝赐教。在此先谢过了。

针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间(N4SID)模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控制律的求解,从而实现了一种新的基于支持向量N4SID 辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.

哈明窗matlab代码基于加权最小二乘的快速全局平滑 重新实现论文“ D. Min，S。Choi，J。Lu，B。Ham，K。Sohn和MN Do，基于加权最小二乘的快速全局图像平滑， IEEE Trans。on Image Processing ，23（12） ，5638-5653，2014“ 用法 提供了MATLAB和C中的两个演示代码。 MATLAB API output_image = FastGlobalSmoothing（input_image，sigma，lambda） 输入图像可以是以下类型之一： uint8 ， uint16 ， single或double 。 输出图像的大小和数据类型与输入图像相同。 如果sigma值为负或零，则将采用基于局部噪声方差估计的自适应策略。 提供了用于Linux 64位和Windows 64位操作系统的二进制MEX文件，分别具有扩展名mexa64和mexw64。 C API int FastGlobalSmoothing（float *图像，int宽度，int高度，float sigma，float lambda，intsolver_ite

为抵消信道时变多径传播特性引起的码间干扰、准确地识别数字通信系统中的发送信号,满足信道均衡的实时性要求,采用最小二乘支持向量机回归算法对信道进行均衡。首先,分析了最小二乘支持向量机算法应用于信道均衡的机理,与传统的信道均衡方法相比,该算法无需对信道进行估计可直接得到均衡器的参数。其次,与ε-支持向量机算法进行比较,最小二乘支持向量机均衡性能不减,时间复杂度大大降低,可以更好的满足信道更新的实时性要求。同时探讨了2种改善低信噪比下信道均衡性能的方法。结果表明:对于信道环境复杂的通信系统,利用最小二乘支持向量机的非线性均衡速度快、效果良好。在低信噪比情况下,可以通过增加训练序列长度和利用非线性核函数来改善信道均衡的性能。

加速度计无依托标定算法和matlab代码 线性和非线性最小二乘法（基本高斯牛顿法） 含有完整的问题描述，公式推导，matlab代码仿真

可以方便地进行矩阵的分解，求解线性方程组，以及进行多项式操作等。在输入矩阵时可 以直接输入数学表达式包括复数，例如可以直接输入sin(i+1)^2，而不同提前计算具体数值 。可以直接输入pi。使用说明在压缩包里。 当然也可以把该矩阵计算器当成普通的数学表达式计算器使用，包括复数的运算。在输入 数学表达式后点击“行列式的值”便可以计算出表达式的结果。 如果只是矩阵的简单操作，使用该计矩阵算器还是比较划算的。虽然matlab的功能要强大 出许多倍，但毕竟占用的资源更多。 希望对大家有用！