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二乘濾波

三維純角度被動跟蹤定位的最小二乘_卡爾曼濾波算法

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卡爾曼濾波算法的仿真、最小二乘參數估計、整個電池管理系統的simulink仿真

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利用2D小波變換實現信號的噪聲壓制（根據數據信號在二維小波域的特征

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能夠利用偏最小二乘回歸模型分析電力系統諧波發射水平

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用FDTD方法分析二維TM波在正弦波源激勵情況下

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利用奇異值分解-總體最小二乘法估計ARMA模型的AR參數,并利用參數進行諧波恢復仿真程序

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基于morlet小波的最小二乘匹配追蹤算法

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基于多元線性回歸、偏最小二乘、神經網絡、卡爾漫濾波、徑向基網絡、主成分分析等等的程序。可用于建模和預測。

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最小二乘法仿真y=20*sin(100*pi*t+pi/3)+4*sin(200*pi*t)+10*sin(300*pi*t)+2*sin(400*pi*t)+6*sin(500*pi*t)波形

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最小均方自適應橫向型濾波器(LMS)，最小二乘自適應濾波器(RLS)，自適應對消器-

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