偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。

非线性整数规划是一个具有指数复杂度的NP问题，如果约束较为复杂，Matlab优化工具箱和一些优化软件比如lingo等，常常无法应用，即使能应用也不能给出一个较为令人满意的解。这时就需要针对问题设计专门的优化算法。下面举一个遗传算法应用于非线性整数规划的编程实例，供大家参考！

TNNLS，自适应神经网络控制，高阶非线性系统，输入时延，跟踪误差补偿

自适应控制，神经网络，非仿射非线性系统，不变集

研究单变量非线性方程的二分法求解及此方法的收敛性，根据误差估计确定二分次数并进行求解。

非线性时间序列分析 Nonlinear time series analysis Holger Kantz，Max Planck Institute for Physics of Complex Systems， Dresden Thomas Schreiber，Physics Department ，University of Wuppertal

讲的非常详细的官方讲义，内容很全面，主要讲解了接触非线性的应用技巧

针对网格正交频分复用(LOFDM, lattice OFDM)系统具有较传统OFDM系统更高峰均功率比(PAPR, peak-to-average power ratio)的问题，在将传统非线性压扩变换应用于LOFDM系统的同时研究并分析了一种新的基于原信号统计分布特性的连续可导非线性压扩算法。该算法从原信号的渐进高斯分布特性出发并对原信号的幅度分布函数进行截断逼近，在保持平均功率不变的条件下，将压扩后的信号限制在与原信号分布特性一致的特定范围内，使压扩后的信号在保持其原有分布特性的同时，能更大程度改善系统PAPR和误比特(BER, bit error ratio)性能。理论分析和仿真实验表明，所提出的算法性能要显著优于传统非线性压扩算法。

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Sigmoid函数的分段非线性拟合法及其FPGA实现