说明：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
matlab 乘法 最小 拟合
说明：用matlab实现的最小二乘法辨识，从文件中读取数据然后辨识。包括各种最小二乘的相关方法，有普通最小二乘，广义最小二乘，递归最小二乘等等。
matlab 最小 乘法 系统
说明：基于消除趋势项法的振动信号预处理研究.在MATLAB环境中对基于消除趋势项法的振动信号预处理的实例仿真分析。有 最小二乘法去趋势；正弦信号去趋势和滑动平均法等。
消除趋势项法 振动信号 预处理 二乘法 正弦信号
说明：采用波束成形技术的BER计算，包括随机梯度算法，相对梯度算法，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,D-S证据理论数据融合，对信号进行频谱分析及滤波，重要参数的提取。
算法 神经网络 svm 滤波 ber ds 相对 提取 参数 分析 进行 采用 计算 包括 数据 技术 随机 乘法 最小 信号 频谱 波束 证据 理论 近邻 重要 融合 梯度 成形
说明：基于最小二乘支持向量机理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55 ,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论...
实测风速数据 svm风速预测 风速预测-数据 SVM-风速预测 预测风速
说明：匹配追踪和正交匹配追踪，进行波形数据分析,大学数值分析算法，采用偏最小二乘法，单径或多径瑞利衰落信道仿真，虚拟力的无线传感网络覆盖。
算法 网络 仿真 无线 追踪 分析 虚拟 进行 采用 数值 乘法 最小 信道 波形 数据分析 匹配 大学 正交 衰落 瑞利 传感 覆盖 单径或
说明：计算加权加速度,主同步信号PSS在时域上的相关仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,自己编的5种调制信号，可以动态调节运行环境的参数，实现串口的数据采集。
神经网络 调制 svm 串口 环境 仿真 pss 同步 参数 运行 实现 可以 计算 包括 乘法 自己 最小 信号 动态 相关 时域 近邻 加速度 调节 加权 数据采集
说明：所谓偏最小二乘法，就是指在做基于最小二乘法的线性回归分析之前，对数据集进行主成分分析降维
matlab 最小
说明：PLS部分最小二乘工具箱,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,供做算法研究人员参考，进行逐步线性回归，DC-DC部分采用定功率单环控制，多元数据分析的主分量分析投影。
pls 工具箱 最小 部分
说明：有较好的参考价值，是机器学习的例程，pwm整流器的建模仿真，PLS部分最小二乘工具箱,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，主要是基于mtlab的程序。
matlab pwm 程序 仿真 pls 学习 工具箱 基于 实现 主要 机器 参考 最小 动态 价值 部分 整流器 建模 数据分析 组织 迭代 mtlab
