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最小二乘参数识别的Matlab程序。

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简介：
该MATLAB程序专门用于最小二乘参数辨识，并且其代码注释十分详尽，便于理解和使用。

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  • Matlab中的最小二乘参数识别程序
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    简介：本程序利用MATLAB实现最小二乘法进行参数估计和模型校准，适用于数据拟合与系统辨识等领域，提供高效准确的计算工具。 最小二乘参数辨识的MATLAB程序包含详细的注释。
     
  • 基于最小二乘法的参数识别MATLAB程序
    优质
    本软件为一款基于最小二乘法进行参数估计和模型拟合的MATLAB工具。用户可利用此程序高效地解决各类工程及科学问题中的参数辨识需求，适用于学术研究与工业应用。 最小二乘类的参数辨识MATLAB程序包括了最小二乘递推算法和最小二乘的渐消记忆法。
     
  • 最小二乘识别的Matlab程序
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    本软件包提供了一套基于Matlab环境实现最小二乘法参数估计的工具和函数。它适用于系统辨识、信号处理等领域中模型参数的有效估算与分析。 最小二乘辨识算法在MATLAB中的应用包括参数估计与系统辨识。这种方法利用了最小二乘法的原理来优化模型参数，使得预测值与实际观测数据之间的误差平方和达到最小。该技术广泛应用于工程领域的数据分析和建模中。
     
  • 最小二乘迭代_模态参数识别_Matlab_LEASTSQUARE_模态参数识别_最小二乘迭代法
    优质
    本项目基于Matlab实现最小二乘迭代算法，用于结构系统的模态参数识别。通过优化计算过程，提高了模态分析的精度和效率。 频域内的模态参数识别方法包括最小二乘迭代法。该程序适用于刚入门的模态参数识别人员以及使用MATLAB编程的学习者进行交流学习。
     
  • system-identification.rar_参数识别_最小二乘法_最小二乘识别_相关分析识别_系统识别案例
    优质
    该资源为系统辨识领域的资料包，包含参数识别、最小二乘法及其变种算法的应用详解与实例，适用于深入学习系统建模和信号处理技术。 本段落探讨了三种系统辨识方法：基本最小二乘法、辅助变量最小二乘法以及相关分析最小二乘法，并通过实例展示了如何使用这些方法进行参数估计。文中还提供了相关的代码示例，以便读者理解和实践这几种技术的应用过程。
     
  • LMS.rar_lms_pay8hr_最小二乘法参数辨识_模型识别
    优质
    本资源包包含使用最小二乘法进行参数估计和模型识别的研究资料与代码，适用于工程及科学领域中的系统建模。适合需深入理解并应用此方法的学者和技术人员。 通过辨识参数并进行迭代计算，可以应用于各种经典模型的参数估计。其中，经典最小二乘法是一种常用的方法。
     
  • 基于最小二乘法的电池参数识别
    优质
    本研究采用最小二乘法对电池模型中的关键参数进行精确辨识，旨在提高电池性能预测和管理系统效率。 针对电池一阶模型，采用最小二乘法进行参数辨识以减小误差。有兴趣研究电池模型或最小二乘法的读者可以参考相关资料。
     
  • 参数识别中的递归最小二乘算法...
    优质
    本文探讨了在参数识别领域中应用广泛的递归最小二乘算法，分析其原理、优势及局限性，并结合实例展示了该算法的有效性和实用性。 本段落专注于输出误差自回归系统及输出误差自回归滑动平均系统的参数估计问题（即Box-Jenkins系统）。通过运用数据滤波技术和辅助模型识别思想提出了两种递推最小二乘参数估计算法。关键在于使用线性滤波器对输入-输出数据进行处理。所提出的算法能够辨识出这些系统模型的参数及其它相关特性。
     
  • 最小二乘参数识别分享与解答-mem_con.m
    优质
    本视频聚焦于MATLAB函数mem_con.m的应用讲解，深入探讨了利用最小二乘法进行系统参数识别的技术细节，并提供详细的问答环节。适合工程和科研人员学习参考。 我编写了一个使用最小二乘法辨识系统参数的函数，并且实现了有限定记忆最小二乘递归算法（用于识别量测噪声为白噪声系统的参数）以及广义最小二乘算法（用于处理量测噪声为有色噪声的情况及考虑参数扰动）。对于前者，即限定记忆最小二乘的方法，其辨识结果是正确的。然而，在使用广义最小二乘方法进行系统参数的估计时，虽然模型参数看起来正确无误，但得到的噪声参数却与预期不符。 我将简要概述一下广义最小二乘算法的工作原理：该递推过程采用两步迭代的方式，首先为所有未知量（包括噪声和模型参数）设定初始值。第一步假设已知噪声参数的情况下，利用最小二乘法估计出系统模型的参数；第二步则使用最新获得的模型参数去更新对噪声特性的认识。上述循环会持续进行直至满足预设精度标准或数据用尽为止。 我的困惑在于：既然辨识过程中需要依赖正确的噪声特性来准确推算系统参数，为何在错误地估计了噪声的情况下还能得到看似合理的模型参数？为此我上传了一些相关文件以供参考和讨论： - LSE.mdl: 包含系统的数学描述 - mem_con.m: 限定记忆最小二乘算法的源代码 - GLS.m: 广义最小二乘法的具体实现 这些程序中已附带了基本说明，便于理解。希望有经验的朋友能够帮忙检查一下广义最小二乘部分的编程逻辑是否有误，并提出改进意见，在此先表示感谢。