说明：偏最小二乘线性判别分析， 以及变量选择方法

判别分析 偏最小二乘 plslda.rar plslda plsda

说明：设计最小二乘逆滤波器求解反卷积问题，假设有观测噪声，为降低观测噪声的影响，可采用预白化方法，设计长度N=50的最小平方FIR逆滤波器

最小二乘FIR 逆滤波-fir FIR预白化 白化滤波 反卷积

说明：设计最小二乘逆滤波器求解反卷积问题,假设有观测噪声,为降低观测噪声的影响，可采用预白化方法,设计长度N=50的最小平方FIR逆滤波器。

最小二乘FIR 逆滤波-fir FIR预白化 白化滤波 反卷积

说明：ls-svm 最小二乘支持向量机数值分析与训练，包括蚁群算法和lssvm1.6安装。

ls-svm 最小二乘 向量机

说明：在matlab环境下最近邻插值法、双线性插值法对图像进行放大和缩小。以及对图像加入噪声椒盐，高斯，乘性噪声。

最近邻插值法 双线性插值法 噪声 高斯 乘性噪声

说明：CT重建算法，迭代算法ARTII，乘型ART算法，该算法法比初始值选择不能为0

ART算法 CT迭代 matlab-CT值 matlab-重建 ct

说明：模式传输的光束质量，模式经过增益饱和放大的光束质量因子的模拟主要运用的方法是最小二乘法拟合。其思路是用分步傅里叶法得到多个不同位置的光强分布，然后通过二阶矩方法得到束半宽，用最小二乘法拟合得到传输半径的一元二次方程，形式如下

二阶矩 光束传输法 光放大 模式增益 模式传输的光束质量

说明：用MATLAB编写的递推最小二乘算法算法LMS算法,karlman算法-using MATLAB recursive least squares algorithm LMS algorithm, the algorithm karlman

matlab 算法 lms 编写 最小

说明：梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函...

说明：是国外的成品模型，感应双馈发电机系统的仿真，最小二乘回归分析算法，最大信噪比的独立分量分析算法，虚拟力的无线传感网络覆盖，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。

算法 测试 实现 利用 三维 最小 拟合 面的