研究生数值计算实习大作业，作业文档，内有代码，可编译运行

matlab最小二乘法滤波 滤波 去噪 复原拉格朗日复原

在进行数值分析时，对于一个数据组应用最小二乘法进行线性拟合，是最基本也是最普遍的一种数值处理分析手段。 本文基于MFC框架，设计一种导入包含数据的txt文件，并自动使用最小二乘法进行线性拟合，计算出公式y=kx+b中的参数k和参数b，还有相关系数r，同时将数据点和拟合直线在二维坐标图中绘制出来。 文件中包含了示例。

各种最小二乘法汇总(算例及MATLAB程序)

网上搜集的最小二乘法曲线拟合演示程序，和对任意若干点进行曲线拟合，可选择拟合多项式次数 网上搜集的最小二乘法曲线拟合演示程序，和对任意若干点进行曲线拟合，可选择拟合多项式次数

用MATLAB来做最小二乘参数辨识，含有代码，结果分析。

采用最小二乘法，通过MATLAB编程语言实现位相解包裹。

自己常用的程序 解压直接可用：偏最小二乘法PLS 遗传算法GA 代码 工具箱 MATLAB 包括各种调用函数及实现代码和使用说明书 ipls sipls实现代码

本人系统辨识课程的全部代码 以及报告 报告里有所有算法原理。内容如下： 第一章 最小二乘法 1 1.1 问题重述 1 1.2 最小二乘法 1 1.2.1 基本最小二乘法 1 1.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 2 1.2.3 递推最小二乘法 4 1.3 辅助变量法 6 1.3.1 一次辅助变量法 6 1.3.2 递推辅助变量法 7 1.4 广义最小二乘法 9 1.4.1 一次广义最小二乘法 9 1.4.2 递推广义最小二乘法 10 1.5 夏式法 12 1.5.1 夏式偏差修正法 12 1.5.2 夏式改良法 13 1.5.3 递推夏式法 13 1.6 增广矩阵法 16 1.7 自编方法-多阶段最小二乘法 18 1.8 噪声特性分析 19 1.8.1 时域波 形 20 1.8.2 均值分析 20 1.8.3 方差分析 21 1.8.4 自相关函数分析 21 1.8.5 功率谱密度分析 22 1.8.6 总结 22 第二章 极大似然法 23 第三章 方法比较 25 3.1 问题重述 25 3.2 各方法精度对比 25 3.3 各方法计算量对比 25 3.4 噪声方差的影响 26 3.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27 第四章 系统模型阶次的辨识 28 4.1 问题重述 28 4.2 按残差方差定阶 28 4.2.1 按估计误差方差最小定阶 28 4.2.2 F检验法 29 4.3 按AKAIKE信息准则定阶 29 4.4 按残差白色定阶 30 4.5 噪声对定阶的影响 31 4.6 三种方法的优劣及有效性 31 附录 32

华电数值计算方法课本算法，包括列主元消去 LU分解 最小二乘法等九个算法