matlab开发-偏最小二乘法和判别分析法。使用PLS进行判别分析的教程和工具。

偏最小二乘是建立表到表的线性拟合关系，然后预测的方法(处理高维数据)，比如在光谱分析中，X是某物质的光谱样本构成的训练集，Y是对应的成分数据，x是要预测成分的光谱数据。

旋转不变子空间ESPRIT算法，DOA空间谱估计中经典算法

RLS参数辨识，最小二乘法RLS参数辨识，最小二乘法RLS参数辨识，最小二乘法

解决具有连续动作空间的问题是当前强化学习领域的一个研究热点和难点．在处理这类问题时，传统的强化学习算法通常利用先验信息对连续动作空间进行离散化处理，然后再求解最优策略．然而，在很多实际应用中，由于缺乏用于离散化处理的先验信息，算法效果会变差甚至算法失效．针对这类问题，提出了一种最小二乘行动者一评论家方法(1east square actor—critic algorithm，I。SAC)，使用函数逼近器近似表示值函数及策略，利用最小二乘法在线动态求解近似值函数参数及近似策略参数，以近似值函数作为评论家指导近似策略参数的求解．将I。sAc算法用于解决经典的具有连续动作空间的小车平衡杆问题和mountain car问题，并与Cacla(continuous actor-critic learning automaton)算法和eNAC(episodic natural actor—critic)算法进行比较．结果表明，LSAC算法能有效地解决连续动作空间问题，并具有较优的执行性能．

解包裹算法：适合初学者，传统的Goldstein枝切法、质量导向法、DCT最小二乘法、直线扫描法 均进行整理，有中文说明

基于最小二乘法的曲线拟合，大致思路为根据曲线的阶数以及原数据的组数，建立正规方程组，然后解正规方程计算出a0~an每个系数的值。

道估计是指描述物理信道对输入信号影响而进行研究的过程，其目的在于识别每组发送天线与接收天线之间的信道冲激响应。本文主要研究了基于训练序列的信道估计, 首先阐述了无线信道中信号的传播方式、信号的损失以及衰落效应、多径效应、时变效应等特性。接着在介绍信道特性的基础上着重介绍了比较经典的时域和频域信道估计方法，并从时域的角度介绍了最小二乘算法。最后对基于训练序列的信道估计进行仿真实验，比较均方误差大小，给出仿真曲线和结果分析。

Matlab最小二乘法求检测系统的线性度迟滞重复性-System_Parameters.m 分享一个课堂作业，用最小二乘法来标定检测系统的线性度、迟滞、重复性。好像程序还能够优化优化，欢迎各位交流交流！

基于控制台的空间直线拟合，你可以根据其原理生成类或者其它，经调试已验证过其正确性