频谱细化算法CZT的matlab代码，通过EXCEL将数据导入，数据先进行最小二乘法去趋势项，然后进行CZT变换，获得较高的频谱分辨率。

系统辨识MATLAB代码，包括最小二乘法等一系列，可参照我的博文

该书主要介绍了偏最小二乘法的原理及实例分析，对统计分析非常有用，原理描述清楚

把非线性的点，通过最小二乘法进行线性拟合，把非线性的点做成线性方程。

为提高无线传感器网络的节点定位精度,将惯性权重的粒子群优化算法应用到无线传感器网络节点定位中。定位方法以未知节点与其邻近锚节点之间的估计距离和测量距离的均方误差为适应度函数,采用基于惯性权重的粒子群优化算法对适应度函数进行优化,从而得到最优解,实现节点有效定位。仿真实验结果表明,与传统的最小二乘定位算法相比,基于惯性权重的粒子群优化算法的定位精度更高,稳定性更好,具有较好的定位效果。

系统辨识最小二乘法程序，内有程序代码

本文是关于最小二乘法在系统辨识中的应用，包含几种最小二乘法在系统辨识中的应用和每种方法的matlab程序。

基于MIMO系统递推最小二乘法的参数辨识程序，能用

按照各种最小二乘法汇总内容，撰写了11个最小二乘的源代码。包括基本的、递推、遗忘因子、增益、广义、辅助等最小二乘法源代码。

最小二乘法是先将方程自变量与因变量化为系数矩阵X，再求该矩阵的转置矩阵（X1），接着求矩阵X与他的转置矩阵的X1的乘积（X2），然后求X2的逆矩阵。最后整合为系数矩阵W，求解后分别对应截距b、a1、和a2。可见计算一个矩阵的逆是相当耗费时间且复杂的,而且求逆也会存在数值不稳定的情况。 梯度下降法迭代的次数可能会比较多,但是相对来说计算量并不是很大。且其有收敛性保证。故在大数据量的时候,使用梯度下降法比较好。 梯度下降法 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import