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最小二乘法软件

最小二乘法软件,用来拟合最小二乘法理想直线,方便实用,从别的地方找到的。 少数杀毒软件可能会报毒,不用理会。
2011-11-15 上传大小:256KB
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最小二乘法数据处理软件.exe

很小巧的最小二乘法数据处理软件

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最小二乘法计算实用工具

本工具是我根据我及我的同事在实际工程应用中的需要,利用Delphi和Access数据库编写的最小二乘法曲线拟合工具。本工具可方便地对所测量的数据进行最小二乘法曲线拟合,并给出拟合系数、最小均方根差,同时显示其拟合曲线。该工具也可以存储拟合原始数据和系数。由于本工具较简单,并且本人工作较忙,因而未能制作帮助文件和安装程序,请各位见谅。

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最小二乘法曲线拟合原理与实现
一元线性回归模型与最小二乘法及其C++实现
最小二乘法数据处理软件

最小二乘法拟合程序,用于求拟合曲线,方差及残余误差。

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最小二乘法计算软件

最小二乘法的软件设计,基于QT实现的软件,包含了源码

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最小二乘法求线性回归方程计算器1.1(可显示计算过程)

本程序是写实验报告的必备工具 使用方法: 首先输入实验数据的对数 (一个x和一个y算一对) 然后输入x值和y值 全部输入结束时会被询问是否修改实验数据。如果修改,输入y,否则输入n 然后输入B类不确定度,随后显示最终结果 如有问题或建议,请和我联系:nimingzhe2008@gmail.com

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最小二乘法计算工具,支持64个点,精度double

最小二乘法计算工具以及源代码均在压缩包内,可以处理64个点,精度double,输入end可以停止输入,

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数值分析实验之最小二乘法拟合

数值分析实验之最小二乘法拟合 java实现的工程

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SIMCA-P 偏最小二乘PLS使用手册(中文版)

文档是专门用于做偏最小二乘法PLS工具SIMCA-P的中文使用手册。介绍如何使用SIMCA-P,以及结果的解释。

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各种最小二乘法汇总(算例及MATLAB程序)

目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab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

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最小二乘法程序文件】

最小二乘法的一个小软件最小二乘法的一最小二乘法的一个小软件个小软件

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最小二乘法相位解包

这是一组经典最小二乘法数字全息相位解包的matlab程序,共享给大家学习交流~

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递归最小二乘算法matlab程序

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。

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偏最小二乘回归方法(PLS)

偏最小二乘回归法( PLSR:partial least squares regression):是一种新型的多元统计数据分析方法,它主要研究的是多 因变量对多自变量的回归建模,特别当各变量内部高度 线性相关时,用偏最小二乘回归法更有效。另外,偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。

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递归最小二乘法参数辨识

RLS参数辨识,最小二乘法RLS参数辨识,最小二乘法RLS参数辨识,最小二乘法

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最小二乘法曲线拟合(C++)

用C++编写的程序,用最小二乘法实现对曲线的拟合,拟合的多项式达到六阶。

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利用labview制作的简单最小二乘法求解线性方程工具

利用labview制作的简单最小二乘法求解线性方程工具 简单易操作 纯软件制作

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递归最小二乘算法(RLS)

RLS算法中,权矢量随迭代次数的增长而变化的收敛情况

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三维数据的最小二乘拟合程序

三维航迹的最小二乘拟合 clc clear load t load X load Y load Z figure(1); plot(t,X); title('时间和X位移关系图'); xlabel('t/s'); ylabel('x/m'); ax=polyfit(t,X,10); axd=polyder(ax); xbest=polyval(ax,t); xdbest=polyval(axd,t); save ax; save axd; save xbest; save xdbest; hold on plot(t,xbest,'r'); grid on; figure(2); plot(t,Y); title('时间和Y位移关系图'); xlabel('t/s'); ylabel('y/m'); ay=polyfit(t,Y,20); ayd=polyder(ay); ybest=polyval(ay,t); ydbest=polyval(ayd,t); save ay; save ayd; save ybest; save ydbest; hold on plot(t,ybest,'r') grid on; figure(3); plot(t,Z); title('时间和Z位移关系图'); xlabel('t/s'); ylabel('z/m'); az=polyfit(t,Z,10); azd=polyder(az); zbest=polyval(az,t); zdbest=polyval(azd,t); save az; save azd; save zbest; save zdbest; hold on plot(t,zbest,'r') grid on

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