最小二乘法原理及其应用

用Matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法估计假设仿真的观测数据产生，其中为0均值，单位方差的高斯白噪声，取n=1,2,....128。试用TLS，取AR阶数为4，估计AR参数和正弦波频率；再用

在测量的数据处理中,通常需要根据实际测量所得的数据中,求得反映各变量之间的最佳函数关系的表达式。这就需要进行数据拟合、最小二乘法,回归分析。

最小二乘法拟合椭圆.pdf

matlab版图像读取, 颜色转换 ,灰度化, 二值化, 边缘检测, 进行最小二乘法拟合。将不标准圆进行拟合。获得最后的圆心坐标以及半径大小。

LABVIEW最小二乘法估计前置面板,已调试可直接使用

偏最小二乘(Partial Least Square)方法的拟合指标及其在满意度研究中的应用

偏最小二乘法原理介绍及MATLAB程序实现

使用最小二乘法拟合出的直线和曲线,基于c++实现,为了可视化,这里借助了opencv

python实现最小二乘法拟合

自己用C语言写的最小二乘法拟合没有经过美化但能算100对以内的数字