递推最小二乘估计(RLS)及模型阶次辨识(F-Test）matlab程序，可直接运转，结果分析见博客。
2015/2/19 11:24:17
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本文首先引见了最小二乘原理。
其次引见了用Matlab实现曲线拟合以得到函数关系的方法和步骤。
最后举例比较了采用不同方法进行拟合得到的结果。
其次引见了用Matlab实现曲线拟合以得到函数关系的方法和步骤。
最后举例比较了采用不同方法进行拟合得到的结果。
2021/11/13 15:52:25
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最优化理论基础、线搜索技术、最速下降法和牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法（BFGS、DFP、Broyden族算法）、信任域方法、非线性最小二乘问题（Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt）、最优性条件（等式约束问题、不等式约束问题、一般约束问题、鞍点和对偶问题）、罚函数法（外罚函数、内点法、乘子法）、可行方向法（Zoutendijk可行方向法、梯度投影法、简约梯度法）、二次规划（等式约束凸二次规划、一般凸二次规划）序列二次规划（牛顿-拉格朗日法、SQP方法）
2018/10/21 13:09:19
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用matlab实现的最小二乘法用于零碎辨识，从文件中读取数据，然后辨识。
里面包括各种基于最小二乘法的算法，普通最小二乘，广义最小二乘。
。
。
等等
里面包括各种基于最小二乘法的算法，普通最小二乘，广义最小二乘。
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等等
2020/3/13 18:23:42
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为了处理空间载波相移(SCPS)法中载波频率不确定引入的误差,提出了一种基于最小二乘迭代的空间载波相移算法。
先将单幅随机空间载波频率干涉图转化成四幅随机相移量的时域干涉图,然后用最小二乘迭代求得相位信息。
模拟计算和实验结果表明,该算法只需10次左右的迭代计算就可实现算法峰值(PV)精度优于λ/20,均方根(RMS)精度优于λ/200,高于快速傅里叶变换(FFT)法;通过提高空间载波频率,使载波方向接近45°或135°可提高该算法的精度。
先将单幅随机空间载波频率干涉图转化成四幅随机相移量的时域干涉图,然后用最小二乘迭代求得相位信息。
模拟计算和实验结果表明,该算法只需10次左右的迭代计算就可实现算法峰值(PV)精度优于λ/20,均方根(RMS)精度优于λ/200,高于快速傅里叶变换(FFT)法;通过提高空间载波频率,使载波方向接近45°或135°可提高该算法的精度。
2022/9/6 19:12:32
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设计了一种适用于偏振复用相干解调光纤通信系统的色散均衡器，用于补偿信道传输的色散损伤。
该均衡器采用半码元间隔的蝶形有限脉冲响应滤波器结构，与此结构配合的自适应算法分别采用最小均方算法和递归最小二乘算法。
通过仿真实验，分析了两种算法对残留色度色散和偏振模色散的补偿容限。
仿真结果表明，递归最小二乘算法的补偿效果优于最小均方算法，它可以同时补偿1760ps/nm的残留色度色散和104.9ps偏振模色散引起的差分群时延，比同等条件的最小均方算法提升功能2.23dB。
该均衡器采用半码元间隔的蝶形有限脉冲响应滤波器结构，与此结构配合的自适应算法分别采用最小均方算法和递归最小二乘算法。
通过仿真实验，分析了两种算法对残留色度色散和偏振模色散的补偿容限。
仿真结果表明，递归最小二乘算法的补偿效果优于最小均方算法，它可以同时补偿1760ps/nm的残留色度色散和104.9ps偏振模色散引起的差分群时延，比同等条件的最小均方算法提升功能2.23dB。
2022/9/6 13:28:04
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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