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

最小二乘法参数辨识程序，可以辨识非相关噪声系统模型的参数

首先，阐述车辆侧向主动避撞系统的研究背景，并从行车信息感知与处理，换道 安全距离模型，车辆动力学控制和车辆建模四个方面搭建侧向主动避撞系统构架。 其次，在不影响控制效果的前提下，简化车辆模型，建立车身动力学模型、车轮 动力学模型、轮胎模型，为后续车辆观测器的设计提供数学模型。 再次，车辆侧偏角和轮胎侧偏刚度是车辆操纵稳定性的重要参数，本文采用无迹 卡尔曼滤波对车身侧偏角进行估计，采用带遗忘因子的递推最小二乘法对轮胎侧偏刚度进行估计，为车辆侧向运动提供必要的行驶状态和环境信息。 最后，设计双层控制器控制车辆侧向稳定性。设计上层控制器以获取车辆侧向避 撞的期望轨迹，即期望横摆角速率和期望车身侧偏角；设计直接横摆力矩自适应滑模 控制器获得车辆转向力矩，实现车辆稳定安全避障。

基于最小二乘法对龙格函数作三次曲线拟合在python中的实现.docx

关于稀疏最小二乘算法的matlab程序。最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配

拟合的常用算法之最小二乘法的推导，其中包含了一些重要的矩阵求导公式证明，通过对最小二乘法的数学矩阵推导，我们对其算法的原理应用有更深的理解

最小二乘参数辨识，是同济大学汽车学院的系统辨识课件，126页，看着不错，希望大家分享