最小二乘算法的c程序，主要是针对现行拟合的情况

目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42

1. #include 2. #include 3. #include 4. #define dim 10 //定义最大的维数10，为防止计算值溢出 5. double a[dim+1][dim+1],b[dim+1],x[dim+1]; //定义双精度数组 6. double temp; 7. double getarray(int n); //定义输入矩阵元素的函数 8. double showarray(int n); //定义输出化简系数矩阵过程的函数 9. int n,i,j,k,p,q; 10. double main() 11. { 12. 13. printf("请输入系数矩阵的阶数n(ndim) 17. { 18. printf("错误：元数超过初设定的值%d，请重启程序重新输入\n",dim); 19. exit(0); 20. } 21. 22. /*输入系数矩阵和常数矩阵（即增广矩阵）的元素*/ 23. getarray(n); 24. 25. /*使对角线上的主元素不为0*/ 26. for(j=1;j<=n-1;j++) 27. { 28. if(a[j][j]==0) 29. for(i=j+1;i<=n;i++) 30. { 31. if(a[i][j]!=0) 32. { 33. /*交换增广矩阵的第i行与第j行的所有元素*/

matlab论文大放送-基于MATLAB的卡尔曼滤波与最小二乘滤波仿真实验设计.pdf 坚持一天一贴，努力振兴论坛！ 实在不知道应该归到那一个版块下面，还是现放这里，等待管理员移动吧。 这些都是在学校老师那里拷的，基本上是一些简单的问题的提法极解决方式。 我会以单个文件和压缩包的形式分别上传附件，以满足只需要一篇论文或需要全部论文的朋友。 下面给出部分截图。 如果有人钱不够可以留邮箱。收到的话就说一声，没收到就催一催。 未命名.JPG 未命名1.JPG 未命名2.JPG 未命名3.JPG 未命名4.JPG 未命名5.JPG 未命名6.JPG 未命名7.JPG 未命名8.JPG 未命名9.JPG 未命名91.JPG 未命名92.JPG 未命名93.JPG 未命名94.JPG 未命名95.JPG 未命名96.JPG

作者: 王惠文 出版社: 国防工业出版社 出版年: 1999 ISBN: 9787118019759 偏最小二乘回归分析是从应用领域中提出的一种新型多元数据分析方法。近十几年来，它在理论和应用方面都已得到迅速的发展。偏最小二乘回归分析主要适用于多因变量对多自变量的线性回归建模，并可以有效地解决许多用普通多元性回归无法解决的问题，诸如：克服变量多重相关性在系统建模中的不良作用以及在样本容量小于变量个数的情况下进行回归建模等。而且它还可以将回归建模、主成分分析及典型相关分析的基本功能有机地结合起来。 本书从适合应用人员理解的角度出发，深入浅出地介绍了偏最小二乘回归分析的最新理论成果和应用技术，其中也包括作者近年来在该领域的研究工作。 作者简介 · · · · · · 王惠文是北京航空航天大学复杂数据分析中心主任，经济管理学院教授、博士生导师。主要研究经济管理系统中的数据采集、复杂类型数据分析方法、系统评估方法，以及预测方法等。先后主持国家级、部级以及自然科学基金国际合作项目。出版三部学术专著，发表论文50余篇。研究成果曾于1996、1999年两次获得中国航空工业总公司科技进步二等奖;1997年获航空基础科学基金优秀项目一等奖；1998年、2000年两次获得国家自然科学基金优秀项目奖；2000年获北京市科技进步三等奖，2000年、2001年两次获得北京政协优秀提案奖。2000年入选中国教育部《跨世纪优秀人才培养计划》；2001年获得国家杰出青年科学基金。在教学方面，曾两次获得北航优秀教学成果二等奖等荣誉。 第一章 绪论 1 1.1 引言 1 1.2 数据表的基本知识 5 1.2.1 样本点空间 6 1.2.2 变量空间 7 1.2.3 数据的标准化处理 8 第二章 一元线性回归分析 12 2.1 一元线性回归模型 12 2.1.1 回归分析所研究的问题 12 2.1.2 一元线性回归的总体模型 14 2.2 最小二乘估计方法 17 2.2.1 最小二乘估计方法的推导 17 2.2.2 高斯-马尔科夫定理 19 2.2.3 其他性质 24 2.3 拟合效果分析 25 2.3.1 残差的样本方差 26 2.3.2 测定系数 28 2.4 显著性检验 32 2.4.1 回归模型的线性关系检验 32 2.4.2 回归参数的显著性检验 36 2.4.3 残差分析 39 第三章 多元线性回归分析 42 3.1 多元线性回归模型 42 3.1.1 高斯-马尔科夫假定 42 3.1.2 最小二乘估计量 43 3.1.3 最小二乘估计量的几何意义 45 3.2 模型效果分析 45 3.2.1 残差的样本方差 45 3.2.2 复测定系数 46 3.2.3 抽样测试法 50 3.2.4 F检验 51 3.2.5 回归参数的显著性检验 52 3.3 偏相关系数 53 3.3.1 偏相关系数的定义 54 3.3.2 偏相关系数的检验 56 3.4 变量筛选方法 57 3.4.1 偏F检验 57 3.4.2 向前选择变量法 58 3.4.3 向后删除变量法 59 3.4.4 逐步回归法 59 第四章 多重相关性问题 67 4.1 多重相关性的含义 67 4.2 多重相关性的危害 70 4.3 多重相关性的论断 78 4.3.1 经验式诊断方法 78 4.3.2 方差膨胀因子 81 4.4 岭回归分析 82 4.4.1 岭回归估计量 82 4.4.2 岭回归估计量的性质 84 4.5 其他补救方法简介 88 第五章 表内成分的提取方法--主成分分析 91 5.1 工作目标与计算方法 91 5.1.1 主成分分析的工作目标 91 5.1.3 计算方法 94 5.1.4 主成分的基本性质 97 5.2 主成分分析的五个侧面 99 5.2.1 携带最多的数据变异信息 100 5.2.2 解释惯量达到最大值 100 5.2.3 最小二乘原则 102 5.2.4 样本点间的相似性改变最小 102 5.2.5 对原始变量系统有最佳的综合能力 104 5.2.6 总结 106 5.3 辅助分析技术 107 5.3.1 精度分析 107 5.3.2 解释主成分 108 5.3.3 特异点的发现 110 5.3.4 样本点在主超平面上的表现质量 112 5.3.5 数据重构 112 5.3.6 水平因子 114 5.4 变量多重相关性对主成分分析的危害 116 5.5 案例分析 119 第六章 表间成分的提取方法--典型相关分析 125 6.1 工作目标与计算方法 125 6.1.1 典型相关分析的工作目标 126 6.1.2 计算方法 128 6.2 基本性质 130 6.2.1 典型成分的直交性 131 6.2.2 相

我上传的是利用正交多项式作最小二乘拟合希望对大家有用。

遗忘因子最小二乘的递推算法，参考文献：过程辨识，方崇智，清华大学出版社

针对目前多传感器数据融合过程中传感器对某一状态量测量时精度较低的问题，提出了基于最小二乘原理的多传感器加权数据融合算法。该方法利用最小二乘原理和方差的遗忘信息,通过均方误差比较，计算出各个传感器的权重之后进行加权融合。该算法既考虑了历时信息的作用,又考虑了环境噪声和新采样值的影响，增强了对环境监测的敏感性。相比同类融合方法，该方法具有较高的精度，最后仿真结果也直观地说明了该方法的有效性。

一阶惯性加延迟环节的matlab曲线拟合，利用最小二乘法原理 一阶惯性加延迟环节的matlab曲线拟合，利用最小二乘法原理

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