最小二乘法

题目：（递推最小二乘法）考虑如下系统：)()4(5.0)3()2(7.0)1(5.1)(k k u k u k y k y k y ξ+-+-=-+--式中，)(k ξ为方差为0.1的白噪声。取初值I P 610)0(=、00=∧）（θ。选择方差为1的白噪声作为输入信号)(k u ，采用PLS 法进行参数估计。Matlab 代码如下：clear allclo

(完整版)最小二乘法

一、 递推最小二乘法递推最小二乘法的一般步骤：1. 根据输入输出序列列出最小二乘法估计的观测矩阵ϕ：] )(u ... )1( )( ... )1([)(T b q n k k u n k y k y k ------=ϕ没有给出输出序列的还要先算出输出序列。本例中， 2)]-u(k 1),-u(k 2),-1),-y(k -[-y(k )(T=k ϕ。2.

各种最小二乘算法总结

普通最小二乘法（OLS ）普通最小二乘法（Ordinary Least Square ，简称OLS ），是应用最多的参数估计方法，也是从最小二乘原理出发的其他估计方法的基础，是必须熟练掌握的一种方法。在已经获得样本观测值i i x y ,（i=1,2,…,n ）的情况下（见图中的散点），假如模型（）的参数估计量已经求得到，为^0β和^1β，并且是最合理的参数

function p=leastsq(x,y,n)A=zeros(n+1,n+1);for i=0:n for j=0:n A(i+1,j+1)=sum(x.^(i+j));end b(i+1)=sum(x.^i.*y);enda=A\b';p=fliplr(a');

数值分析(最小二乘法)模板

建模方法-最小二乘法

偏最小二乘法 1.1 基本原理偏最小二乘法（PLS ）是基于因子分析的多变量校正方法，其数学基础为主成分分析。但它相对于主成分回归（PCR ）更进了一步，两者的区别在于PLS 法将浓度矩阵Y 和相应的量测响应矩阵X 同时进行主成分分解：X=TP+E Y=UQ+F式中T 和U 分别为X 和Y 的得分矩阵，而P 和Q 分别为X 和Y 的载荷矩阵，E 和F 分别为

最小二乘类辨识算法

最小二乘法及其应用1． 引言最小二乘法在19世纪初发明后,很快得到欧洲一些国家的天文学家和测地学家的广泛关注。据不完全统计,自1805年至1864年的60年间,有关最小二乘法的研究论文达256篇,一些百科全书包括1837年出版的大不列颠百科全书第7版,亦收入有关方法的介绍。同时,误差的分布是“正态”的,也立刻得到天文学家的关注及大量经验的支持。如贝塞尔( F

第5章最小二乘法

第一部分：程序设计思路、辨识结果分析和算法特点总结 (2)一：RLS遗忘因子法 (2)RLS遗忘因子法仿真思路和辨识结果 (2)遗忘因子法的特点： (3)二：RFF遗忘因子递推算法 (4)仿真思路和辨识结果 (4)遗忘因子递推算法的特点： (5)三：RFM限定记忆法 (5)仿真思路和辨识结果 (5)RFM限定记忆法的特点： (7)四：RCLS偏差补偿最小二乘

clear all;close all;N=128;n=1:128;a1=sqrt(20);a2=sqrt(2);x=a1*sin(2*pi*0.2*n)+a2*sin(2*pi*0.213*n); figure(2);R=xcorr(x,'unbiased');Rx=0;Rx=hankel(R); %生成自相关函数矩阵p=4;A=Rx(1:p,1:p);

各种最小二乘法汇总(算例及MATLAB程序)

%基本ESPRIT算法,第二种方法最小二乘法clear all;close all;clc;c=3*10^8;f=3*10^9;%% 求得信号的波长lamda=c/f;%%阵元的间距d=lamda/2;%% （n-1）为子阵列的个数即阵元数n=10;%% 信号的数目signal_number=3;%% 三个信号的角度值thita1=-25;thita2=30

第四章最小二乘法与组合测量§1概述最小二乘法是用于数据处理和误差估计中的一个很得力的数学工具。对于从事精密科学实验的人们来说，应用最小乘法来解决一些实际问题，仍是目前必不可少的手段。例如，取重复测量数据的算术平均值作为测量的结果，就是依据了使残差的平方和为最小的原则，又如，在本章将要用最小二乘法来解决一类组合测量的问题。另外，常遇到用实验方法来拟合经验公式，

一、 递推最小二乘法递推最小二乘法的一般步骤：1. 根据输入输出序列列出最小二乘法估计的观测矩阵ϕ：] )(u ... )1( )( ... )1([)(T b q n k k u n k y k y k ------=ϕ没有给出输出序列的还要先算出输出序列。本例中， 2)]-u(k 1),-u(k 2),-1),-y(k -[-y(k )(T=k ϕ。2.

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