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

圆柱拟合步骤主要包括两步: 一是确定柱面模型参数初始值; 二是建立误差方程式求解参数值。本文算法结合主成分分析法与线性最小二乘法，确定圆柱轴线向量( a，b，c) 、圆柱轴线上一点( x1，y1，z1) 、圆柱底圆半径r 这七个柱面模型参数初始值，再建立改进误差方程式，求解参数。

用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf

matlab ols代码活动子空间 使用普通最小二乘法 (OLS) 进行活动子空间分析的 Matlab 代码

最小二乘法拟合直线和圆，QT界面实现，利用公式，读取文本文件进行拟合，并将结果用QT界面实时得显示出来

基于一阶RC模型，电池带遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法（FFRLS+ EKF），参数与SOC的在线联合估计，matlab程序

最小二乘法（Least Square, LS）大约是1795年高斯在其著名的星体运动轨道预报研究工作中提出的。后来，最小二乘法成为了估计理论的基石。最小二乘法由于原理简明、收敛较快、易于编程实现等特点，在系统参数估计中应用相当广泛。 在自适应控制系统中，被控对象通常都可以不断提供新的输入输出数据，而且还希望利用这些新的信息来改善估计精度，因此常常要求对象参数能够在线实时估计。解决这个问题的方法就是采用最小二乘算法的递推算法，其基本思想可以概括为： 即将下式改写为递推形式，即递推最小二乘参数估计算法。可以辨识定子电阻，磁链，DQ轴电感。

将椭圆体或其他圆锥曲面拟合到逼近此类曲面的 3D 点集，允许一些约束，如方向约束和等半径约束。 例如，您可以使用它来安装橄榄球或球体。 'help ellipsoid_fit' 说明了一切。 返回椭圆体的代数描述（二次型的九个系数）和几何描述（中心、半径、主轴）。

北邮移动网络仿真实验四最小二乘法实例 使用下发的实测数据，以及基础的最小二乘 法代码，完成传播模型校正实验。 代码+报告

各种最小二乘法汇总(算例及MATLAB程序)修改提高.rar