机器人运动学参数辨识算法中最小二乘算法的矩阵推导的

动力电池内阻最小二乘辨识算法研究，戴海峰，张晓龙，动力电池的性能状态对电动汽车整车性能及安全有至关重要的作用，而电池的内阻是电池性能状态的重要表征参数。本文研究了一种基于

移动最小二乘法拟合数据软件-移动最小二乘拟合软件说明.pdf 本帖最后由 jacket2015 于 2015-2-17 23:09 编辑 移动最小二乘拟合软件（附加任意已知函数最小二乘拟合以及神经网络拟合） 功能描述： 1、 本软件具有利用移动最小二乘拟合数据并提供预测的功能。该功能用来拟合n变量输入1个变量输出系统，所拟合的m组数据以m×形式按照每行n 1个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中；所预测的数据为m×n形式按照每行n个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中。本软件中，移动最小二乘拟合采用文献[移动最小二乘法在多功能传感器数据重构中的应用]的拟合模型。拟合支持模型优化，以尽可能地得到小的平方误差和值。该拟合支持基于1阶到4阶基函数的移动最小二乘拟合，以满足不同的精度要求。移动最小二乘拟合不给出最终拟合函数的具体形式。但给出最终的拟合误差，和数据预测。2、 本软件具有高达6个自变量，20个拟合参数的用户自定义函数的最小二乘数据拟合功能。所拟合的数据为m×形式按照每行n 1个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中；所预测的数据为m×n形式按照每行n个数据的样式放置于txt, xls或者xlsx格式的文件中，其中，m为函数自变量的个数, 最大为6。拟合给出最终拟合函数的具体形式，最终的拟合误差，和数据预测。用户自定义函数需要按照格式要求由用户自行写上。3、 本软件具有神经网络拟合和预测功能。该功能可以拟合任意常见的n变量输入，m变量输出系统（一般地，n>2×m）。该功能提供3种神经网络模型（newrb,newrbe,newgrnn）。 附件

TDOAAOA_融合_TDOAAOA_最小二乘_TDOA,AOA融合方法_TDOAAOA融合.zip

针对.jpg格式的图像，可以拟合图像中的椭圆

使用LSGAN生成摩托车图像。 概述 在这项工作中，将光谱归一化技术应用于LSGANS，以合成新的摩托车彩色图像。 该项目的结果可能会帮助正在研究需要识别摩托车的交通识别系统的研究人员，尤其是在越南进行的研究。 实际上，摩托车是越南人日常生活中必不可少的部分，因为摩托车是越南人的主要交通工具。 建筑学 初步结果 从左至右：Epoch 0，Epoch 2000，Epoch 20000 为什么训练GAN具有挑战性？ 模式崩溃 简而言之，模式崩溃是发生器G产生有限种类的数据的情况，即，它总是为每个随机输入提供相似的输出（在这种情况下为图像）。 当鉴别器与生成器相比学习得太快时，就会发生模式崩溃。 下图显示了由生成器生成的具有模式崩溃问题的几个相似图像。 从图中可以看出，只使用了狭窄的颜色范围，这使自行车具有相似的外观。 仅使用公共Kaggle数据集时，我们遇到了这个问题。 通过添加更多数据并平衡

很好的PLS matlab 学习资料，很详细！

(8条消息) 基于51单片机的超声波避障小车设计（含Proteus仿真）_鲁棒最小二乘支持向量机-.htm

最小二乘（LS）滤波： 最小二乘准则—以误差的平方和最小作为最佳准则的误差准则。

Matlab最小二乘类辨识方法的比较-辨识作业.rar 很久以前做过的一篇课程论文,是系统辨识中最基础的几种最小二乘类辨识方法的比较,最小二乘法,递推最小二乘和广义最小二乘,发上来和大家分享一下, 注意: 本附件免费提供,但是每下载一次系统会扣一个M币以控制下载流量,右键单击另存为,不要用迅雷.迅雷下载时每线程收费1M币,如默认设置为5个线程时收费就是5个M币! 课题内容为 已知系统模型:x-1.5x 0.7x=2u 0.5u, y=x ν, ν=αγ， u、x、y、ν分别为模型输入、模型输出、测量输出、干扰噪声。输入u为逆m序列：信号幅值a=1、寄存器位数为n=5，重复周期数q=40。α为噪信比调整因子，噪信比定义为：NSR=σv/σx*100% ,σx、σv分别为模型输出x和噪声ν的均方差（标准差），γ有两种模型：γ为白噪声，γ为有色噪声，噪声模型为： γ=e 0.5e 0.9γ-0.95γ ,e为白噪声。定义辨识误差值：δ＝ ，其中：Ｎ为独立的实验次数, 为模型真值， 为估计值。 完成下列问题： 1．编制Matlab程序，产生u,x,取前1024点绘制u和x图形。（10分） 2．编制Matlab程序，取NSR=20%，用同一噪声源产生两种噪声模型，分别绘制ν、y曲线。（10分） 3．编制Matlab程序，取NSR=0%、5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%，ν分别采用白噪声模型和有色噪声模型，每种工况下取独立试验次数N=50（每次独立产生噪声），数据序列取前1024点，用批次最小二乘法辨识模型，分别画出NSR~δ曲线，以此说明噪声对辨识精度的影响。（20分） 4．编制Matlab程序，取NSR=10%、40%，ν分别取白噪声模型和有色噪声模型，用递推最小二乘法辨识模型参数，对比画出各参数辨识结果随递推次数变化的曲线。为了对比研究，必须保证在同一组u、x序列下，用同一白噪声源γ产生给定噪信比的白噪声和有色噪声干扰。（30分） 5．编制Matlab程序，取NSR=10%、30%，ν取有色噪声模型，分别用递推最小二乘和广义最小二乘递推法辨识系统参数，对比画出各参数辨识结果随γ次数变化的曲线。为了对比研究，必须保证在同一组u、y序列下进行辨识试验。（30分） 摘要：本文系统的探讨了三种最小二乘类辨识方法的原理和性能，并对各种方法在各种不同的环境下进行了MATLAB仿真，仿真结果证明：最小二乘法不适合实时处理，在同等情况下，递推最小二乘的辨识速度较快，但在有色噪声干扰下效果不理想，广义最小二乘法的辨识效果最好，且不受噪声是否有色的影响，但是费时最多。