最小二乘平滑：利用成本函数最小化实现噪声数据平滑-MATLAB开发

简介：
本项目介绍了一种基于最小二乘法的成本函数最小化技术，用于在MATLAB环境中处理和滤除噪声数据中的干扰，实现信号平滑。 LSSMOOTH 用于求解超定方程组，并通过最小化输出输入的平方误差与输出高阶导数平方的组合来实现这一目标。这种最小化成本函数的方法源于特定的研究成果（ID:48799）。在 LSSMOOTH 中，求解方法和用户控件有所不同，为了便于数字操作并提高便利性，在速度上可能会有一些代价。 配套平滑器 IRLSSMOOTH (ID:49788) 进一步扩展了这种平滑技术。用户可以按样本单位指定更平缓的响应时间，这将转化为与多个样本移动平均值相近的带宽效果。由于更高的高频衰减，输出会显得更加平滑。 或者，用户可以选择不惩罚最高导数来影响瞬态响应特性，默认设置为2。数值越小表示阻尼越大；反之亦然。在实际应用中，这些差异通常很微妙。 有关输入的具体详情，请参考代码头部注释部分。这种平滑方法的一个独特优点是无需考虑序列末端的处理方式：每个输出样本作为矢量解决方案的一部分来最大限度地降低成本。 另外请参见 IRLS 方法的相关信息。