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first-lesson
- 介绍了常用的最优估计方法，包括最小二乘发，极大似然估计法，递推法等-The optimal estimation is introduced several kinds of commonly used methods, including least squares, maximum likelihood estimation, recurrence, etc
Superimposed-training
- 叠加训练序列的最小二乘信道估计与最小均方误差均衡，QPSK调制，做了4次迭代估计的性能对比。-superimposed training, least squares (LS) channel estimation, MMSE equalizer, QPSK modulation, 4 times iteration.
er
- 基于最小二乘、SVD-TLS的功率谱估计， 比较最小二乘法与SVD-TLS在现代功率谱估计中的差异与优劣。-SVD-TLS power spectrum estimation based on least squares, compare the least squares method with SVD-TLS in modern power spectrum estimation differences and the pros and cons.
Untitled
- 针对一个匀速直线运动目标的跟踪设计最小二乘滤波器，了解跟踪滤波的基本方法以及参数估计方法的应用。-For a uniform linear least squares moving target tracking filter designed to learn the basic methods of tracking filter and parameter estimation method applied.
Comb_polit
- 在梳状导频情况下，有信道估计和LS（最小二乘）算法的比较-In the comb pilot ,no estimation compares the LS channel estimation
kriging
- 基于一般最小二乘算法的随机插值技术，用方差图作为权重函数；这一技术可被应用于任何需要用点数据估计其在地表上分布的现象。-Random interpolation technology based on the general least squares algorithm, using variogram as the weighting function This technology can be applied to any need to use some data to estima
LSPE
- 提供了几种最小二乘法程序包括：批处理最小二乘参数估计，递推最小二乘参数估计，遗忘因子递推最小二乘参数估计，递推增广最小二乘参数估计。-Provides several least squares procedures include: Batch least squares parameter estimation, recursive least squares parameter estimation, forgetting factor recursive least squares pa
comfac
- comfac算法是三线性模型常见的数据检测方法。它首先将三线性数据通过tucker3模型压缩，然后通过最小二乘的方法不断更新数据，直到收敛，得到估计值- The algorithm works by first compressing the data using a Tucker3 models. Subsequently the PARAFAC model is fitted to the compressed array, either initialized with DTLD
System-Identification
- 1、经典粒子群算法 2、一次最小二乘法（LS） 3、递推最小二乘算法（RLS） 4、确定性系统的递推梯度校正参数估计（RGC） 5、递推极大似然参数估计算法（RML）-1、Classical particle swarm optimization algorithm matlab code 2、Various types of system identification algorithm
matlab
- test2: 一、 基本最小二乘法一次算法 二、 基本最小二乘法递推算法 三、 最小二乘遗忘因子一次完成算法 四、 最小二乘遗忘因子递推算法 五、 最小二乘限定记忆算法 六、 最小二乘偏差补偿算法 七、 增广最小二乘算法 八、 广义最小二乘算法 test3: 一、 辅助变量自适应滤波算法 二、 辅助变量纯滞后算法 三、 辅助变量Tally原理算法 四、 多级最小二乘算法 五、 各类改进最小二乘算法的特点 test4: 1、 第二类随
OFDM-channel-estimation-methods
- OFDM信道估计的几种方法的仿真，包括最小二乘(LS)法、最小均方误差(MMSE)法、线性最小均方误差(LMMSE)法以及奇异值（SVD）分解法等，毕设资料，非常珍贵-several OFDM channel estimation methods,which contains the least-squares (LS), the minimum mean square error (MMSE), the linear minimum mean square error (LMMSE) and
kls
- 基于Kalman滤波和最小二乘的多径估计算法-multipath estimation based on Kalman filter and least sqeures
FdRLS
- 雷达数据处理对于观测的目标位置数据（称为点迹）进行滤波处理，自动形成航迹，并且可以对下一个目标的位置进行估计预测。利用最小二乘算法（LMS）进行滤波处理，得到了比较稳定的航迹估计。 最小二乘方法是参数估计中一种较为常见的参数估计方法。对于雷达观测数据，在我们假定已经精确知道航迹的运动学模型之后，通过建立观测方程，即可以对于模型的参数，如初速度，初始位置和加速度等进行最小均方误差估计。采用序贯最小二乘的方法可以对观测数据进行实时处理，已对待估计参数进行实时更新，然后利用观测模型可以对 数据进行
LMFsolve
- lm算法，非线性最小二乘算法，进行参数估计及非线性方程计算-The LM algorithm, the nonlinear least squares algorithm, used for parameter estimation, and nonlinear equations
ESPRIT
- 使用matlab来仿真esprit算法。主要是采用最小二乘的方法来完成角度的估计。-Use matlab to simulate esprit algorithm. Mainly using the least squares method to estimate the completion of the angle
Fvrls
- 遗忘因子法用来改善最小二乘参数估计。采用遗忘因子的方式，剔除过去的数据。-请键入文字或网站地址，或者上传文档。 取消 Yíwàng yīnzǐ fǎ yòng lái gǎishàn zuìxiǎo èr chéng cānshù gūjì. Cǎiyòng yíwàng Fvrls used to improve the least squares parameter estimation. Using forgetting factor approach, excluding pas
Tracking
- 递推的最小二乘算法的真实轨迹曲线、测量数据、跟踪曲线以及位置估计误差均值和标准差曲线-True trajectory recursive least squares algorithm curve, measured data, tracking curve and position estimation error of the mean and standard deviation curve
channel_ls_estimation
- 电力线通信信道仿真，最小二乘信道估计仿真。-channel estimation
Modern-Adjustment
- 近代平差，包括：序贯平差、最小二乘配置、抗差估计、卡尔曼滤波、粗差探测、参数加权平差、相关抗差估计-Modern adjustment, including: sequential adjustment, least square configuration, robust estimation, Kalman filtering, gross error detection, parameter weighting adjustment, related to robust estimatio
test3
- 用两种递推最小二乘辨识的方法辨识吹风机函数。在加白噪声和有色噪声的情况下观察变化。两个辨识的结果与实际输出很接近，但是都会比实际的要大一点。有可能是对有色噪声的估计所引起的。噪声的增加不明显。-Identification by two recursive least squares method to identify a hair dryer functions. Observe the changes in the plus white noise and colored noise si