目录1.一般最小二乘法31.1.一次计算最小二乘算法31.2.递推最小二乘算法32.遗忘因子最小二乘算法62.1.一次计算法62.2.递推算法63.限定记忆最小二乘递推算法94.偏差补偿最小二乘法115.增广最小二乘法136.广义最小二乘法157.辅助变量法178.二步法199.多级最小二乘法2110.Yule-Walker辨识算法23Matlab程序附录24附录1、最小二乘一次计算法24附录2、最小二乘递推算法25附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法26附录4、遗忘因子最小二乘递推算法27附录5、限定记忆最小二乘递推算法29附录6、偏差补偿最小二乘递推算法31附录7、增广最小二乘递推算法32附录8、广义最小二乘递推算法34附录9、辅助变量法36附录10、二步法38附录11、多级最小二乘法39附录12、Yule-Walker辨识算法42
2025/9/30 9:47:10
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预报误差法参数辨识-松弛算法(原理及matlab算例)，方崇智，过程辨识，清华大学出版社。
单输入单输出情况见http://download.csdn.net/source/1808608
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2025/8/16 4:38:10
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KeePass2.47及配套简体语言包资源，官网下载慢到极至...KeePassPasswordSafe就是专门为了解决人类记不得众多密码的问题所产生的，它包含了一个强大的密码产生引擎与加密储存机能，能够提供一个安全的密码储存空间。
当你开始使用KeePassPasswordSafe时，要先决定一个起始密码。
此密码用来辨识你的身份，决定你是否可以使用KeePassPasswordSafe软件，因此千万不要忘了。
启动后你就可以开始储存密码，在KeePassPasswordSafe软件中已经有一些预设的密码分类，你可以自己再根据需要建立自己喜欢的密码储存分类。
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2025/6/30 15:26:34
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简介：
可以广泛的应用于数据预测及数据分析,预报误差法参数辨识-松弛的思想，使用混沌与分形分析的例程，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，独立成分分析算法降低原始数据噪声，本科毕设要求参见标准测试模型，通过matlab代码，基于互功率谱的时延估计。
可以广泛的应用于数据预测及数据分析,预报误差法参数辨识-松弛的思想，使用混沌与分形分析的例程，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，独立成分分析算法降低原始数据噪声，本科毕设要求参见标准测试模型，通过matlab代码，基于互功率谱的时延估计。
2025/6/15 19:49:45
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最小二乘滤波算法的基本算法是递归最小二乘算法，这种算法实际上是FIR维纳滤波器的一种时间递归实现，它是严格以最小二乘准则为依据的算法。
它的主要优点是收敛速度快，所以在快速信道均衡、实时系统辨识和时间序列分析中得到了广泛应用。
其主要缺点是每次迭代需要的运算量很大。
它的主要优点是收敛速度快，所以在快速信道均衡、实时系统辨识和时间序列分析中得到了广泛应用。
其主要缺点是每次迭代需要的运算量很大。
2025/6/4 7:51:56
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Prony算法谐波分析matlab函数,已测试无误，程序使用方法及定义：function[jx,SNR,result]=myprony(x,p,dt)%实现《电网谐波与间谐波检测的分段Prony算法》郭成1%实现《现代信号处理》张贤达P122-124%实现《Prony算法在谐波、间谐波参数辨识中的应用》式（12）杨玉坤%intputx:原始数据%intputp:prony模型阶数%intputdt:采样间隔%outputjx:拟合数据%outputAm：振幅%outputQm：相位%outputam：衰减因子%outputfm：振荡频率%outputresult=[Am,Qm,am,fm]……
2025/5/26 1:30:22
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OPENCVANN(类神经网路)手写数字辨识(opencv249_ann_digital_number)资料来源:https://blog.csdn.net/cherrywish/article/details/78761411https://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51385861opencv249_ann_digital_number01-彩色转灰阶imread、改变图像解析度resize、灰阶转二值化threshold、二维数据转一维数据reshape、影像数据转ML运算数据convertTo、类神经CvANN_MLP、取出ML运算结果minMaxLoc目前训练结果-128,128*2,10opencv249_ann_digital_number02-彩色转灰阶imread、改变图像解析度resize、灰阶转二值化threshold、二维数据转一维数据reshape、影像数据转ML运算数据convertTo、类神经CvANN_MLP、取出ML运算结果minMaxLoc目前训练结果-128,128*2,10一亿次或10万分之一的误差为中止条件
2025/4/21 19:02:55
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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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