matlab输入函数公式代码varpro2 用于可分离非线性最小二乘优化问题的可变投影算法 VARP2 的相当快速的 MATLAB 实现。 关于 该软件允许您有效地解决最小二乘问题，其中对某些参数的依赖是非线性的，而对其他参数的依赖是线性的。 特别是，这个软件可以让你解决表格的问题 min_{a,B} |X - F(a) B|_F^2 + | R*a |_2^2 其中 X 是大小为 m × n 的数据矩阵，F(a) 是矩阵值函数（维度为 m × l 的矩阵），具有向量输入 a（对 a 的条目的依赖性可能是非线性的），R 是矩阵，B 是 al by n 矩阵。 代码需要的是一个函数，用于评估任何 i 的 F(a) 和 dF(a)/da_i（有关更多详细信息，请参阅代码文档）。 通常情况下，dF(a)/da_i 是一个稀疏矩阵。 在这种情况下，建议返回一个稀疏矩阵。 带有 R 的术语是可选的，可以用标量（对应于 Tikhonov 正则化）或矩阵来指定。 VARP2 算法基于以下会议记录报告： 用于解决非线性最小二乘问题的变量投影算法的扩展和使用，GH Golub 和 RJ LeVeque

该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20，000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本，以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。

基于最小二乘方法的加速度计标定，包括有关仿真数据生成程序，线性最小二乘方法，非线性最小二乘方法，递推线性最小二乘方法等代码，还有详细的解释

ARMA(p,q)的最小二乘估计 非线性最小二乘估计

用传统最小二乘法及其改进方法进行谐波状态估计时,大都是对谐波进行非同步测量,然后求解一个大型的超定线性方程组,其估计精度不足、计算量大、状态量测量数目多且费用昂贵。提出一种基于同步相量测量的谐波状态估计,并用复数奇异值分解求解病态线性复变量方程组的方法,可在系统状态非完全可观的情况下进行有效估计,降低了对测量冗余的要求。以IEEE30节点系统为例,采用同步测量方法测量支路的谐波电流和节点的谐波电压,分别用Matlab和基于奇异值分解(SVD)的最小二乘估计程序进行仿真。结果表明,用SVD算法对系统进行谐波状态估计时较为准确。

最小二乘B样条曲线和曲面拟合的渐进和迭代逼近

学习系统辨识的作业，最小二乘整批算法，输入为M序列，感兴趣的可以参考下

本程序使用java实现了利用正交多项式作最小二乘拟合

提出一种改进的均衡器算法。该方法基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)准则,使均衡器的输出与训练码的均方误差最小,并且将信道均衡的最小均方误差目标函数转化为二阶锥形式,利用内点法求最优解。与传统基于最小均方误差(least mean squares,LMS)和递归最小二乘(recursive leastsquares,RLS)自适应算法的均衡器相比,由于不需要迭代收敛过程,不存在收敛速度与精度的矛盾,克服了基于LMS和RLS的自适应均衡器参数设置的困难,而且利用更短的训练序列长度即可获得相同的均衡效果,对于改善通信效率具有参考价值。

摘要针对藻类荧光光谱解析中常见的信息冗余和光谱相关性问题，基于偏最小二乘（ＰＬＳ）的方法，提出了区间蒙特卡罗偏最小二乘（）方法，有效地解决了特征波长的选取问题。