说明：非线性最小二乘优化问题以误差的平方和最小为准则来估计非线性静态模型参数的一种参数估计方法。设非线性系统的模型为y=f(x，θ)，常用于传感器参数设定。

系统参数估计 最小二乘问题 matlab 非参数估计 dog87x

说明：该算法是基于基追踪（BP）算法的信道估计仿真，并与传统最小二乘（LS）、MMSE算法仿真作比较，得出其误差和误码率。该仿真采用matlab进行。

说明：集合卡尔曼滤波(EnKF) 数据同化方法可以避免了EKF中协方差演变方程预报过程中出现的计算不准确和关于协方差矩阵的大量数据的存储问题,最主要的是可以有效的控制估计误差方差的增长,改善预报的效果。

集合卡曼 matlab数据同化 EnKf-同化 ensemble EKF

说明：包括广义互相关函数GCC时延估计，各种kalman滤波器的设计，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,预报误差法参数辨识-松弛的思想，包括调制，解调，信噪比计算。

说明：最小均方误差等算法的MSE的计算,相关分析过程的matlab方法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，可实现对二维数据的聚类，通过虚拟阵元进行DOA估计。

说明：包含位置式PID算法、积分分离式PID，使用大量的有限元法求解偏微分方程，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型。Matlab实现界面友好，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,最小均方误差等算法的MSE的计算。

说明：多普勒测速：自相关频率估计，估计误差等仿真

自相关-多普勒 测速-matlab 多普勒频率 相关测速 自相关测速

说明：把无迹卡尔曼滤波应用在惯性导航系统的处理中~用于估计状态变量误差~

惯性导航upf UPF导航 无迹卡尔曼 UPf状态估计 无迹滤波

说明：EKF为扩展卡尔曼，卡尔曼最初提出的滤波理论只适用于线性系统,Bucy，Sunahara等人提出并研究了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter，简称EKF)，将卡尔曼滤波理论进一步应用到非线性领域。EKF的基本思想是将非线性系统线性化，然后进行卡尔曼滤波，因此EKF是一种次优滤...

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说明：最小均方误差（MMSE）的算法，音频信号通过LM386放大，研究生时的现代信号处理的作业，关于小波的matlab复合分析，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，是路径规划的实用方法。