最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线。(The least squares polynomial curve fitting, according to the given M point, does not require the curve to pass precisely these points, but rather the approximate curve of the curve y=f (x).)

使用一般PI模型拟合非线性曲线，最小二乘法参数辨识，逆模型前馈(The general PI model is used to fit the nonlinear curve, the least square parameter identification, and the inverse model feedforward.)

NDVI时间序列谐波分析法(Harmonic Analysis of NDVI Time-Series)（简称Hants ）对时间序列数据进行平滑。该方法是一种新的物候分析方法，可用于定量化的监测植被动态变化。其核心算法是傅里叶变换和最小二乘法拟合, 即把时间波谱数据分解成许多不同频率的正弦曲线和余弦曲线，从中选取若干个能够反映时间序列特征的曲线进行叠加，以达到时间序列数据的重建目的。(The NDVI Time Series Harmonic Analysis of NDVI Time Ser

时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法)进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。(Time series analysis is a theory and method to establish mathematical model by c