最小二乘估计算法论文，包涵matlab的仿真程序，用于信号处理方向的

基于电动轮驱动电动汽车平台道路试验，对一种新的汽车质量辨识算法进行了研究．该方法根据加速度传感器能够测量沿测量轴的重力分量的特点，排除了坡度对质量辨识的影响；根据加速度分段方法，分别利用两段递推最小二乘算法得到行驶阻力及质量的估计值．在电动轮驱动电动汽车平台上分别进行了沥青、塑胶及碎石路面上以及坡道上的试验，分析了行驶阻力与质量辨识的误差与收敛情况，并针对几种特殊工况对算法进行适应性改进．试验结果显示，不同质量及道路状态下的估计误差均在2．5％以下，表明所设计的辨识算法具有很高的估计精度，具有良好的工程应

广义Pareto分布(generalized Pareto distribution，GPD)是统计分析中的一个极为重要的分布．对基于广义 Pareto分布的若干个样本分位数进行了研究．首先，求解具有较高精度的形状参数的参数估计；其次，得出广义 Pareto分布位置参数及尺度参数的近似广义最小二乘估计．本方法简单易行，对形状参数的存在条件没有限制，通过Monte Carlo模拟验证了该方法具有较高的精度．

# Matlab 的 Umeyama Shinji Umeyama 在 1991 年提出了一种快速而简单的算法 [1] 来估计点云的旋转和平移以匹配相应的点。 这对于图像配准任务或使用双帧中的测量值校准两个坐标系非常有用。 该论文可以从斯坦福大学下载[2]。 该存储库包含作为 Matlab 函数的算法的直接实现。 它链接在 Mathworks Matlab Central 平台上。 ＃＃ 用法只需将该文件添加到您的 Matlab 路径并使用您的点集以 [3xn] 格式调用它。 请注意，点对应是基于两个点集的顺序； 因此两个矩阵必须具有相同的维度。 输出是一个 [3x3] 旋转矩阵和一个 [3x1] 变换向量： - **[R, t] = umeyama(X, Y)** *将点 Y 与点 X 匹配的变换估计* - **[R, t] = umeyama(X, Y, true)** *相同的输

应用matlab实现的高等数理统计最小二乘估计源码 Matlab implementation of higher application of mathematical statistics source least squares estimation

MATLAB语言在非线性最小二乘估计中的应用.pdf

数理统计实验最小二乘估计matlab实现和源代码

递推最小二乘估计(RLS)及模型阶次辨识(F-Test）matlab程序，可直接运行，结果分析见博客。

大规模MIMO下信道估计研究，王颂阳，满毅，大规模MIMO技术是近几年来兴起的一种技术，能极大地提高系统的吞吐量和能源效率。但是由于收发端天线数增加，信道矩阵变大，因此��

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