这两个函数都计算坐标为 t 的向量 x 的 Lomb 归一化周期图（又名 Lomb-Scargle、Gauss-Vanicek 或最小二乘谱），这本质上是对不均匀采样数据的 DFT 的推广。 这些代码是从 Fortran 转录的子程序，见“Fortran 77 中的数值方法：科学计算的艺术”，第 2 版，第 13.8 节（第 569-577 页）。 1，剑桥大学出版社，纽约，美国，2001 年，WH 出版社，SA Teukolsky，WT Vetterling 和 BP Flannery， 但是，为了使Matlab 快速运行，已经考虑到了Matlab 的特性。 FASTLOMB 比 LOMB 快得多（尤其是当输入长度增加时），但即使是 LOMB 也比我在 FileExchange 中找到的任何其他实现都快。 此外，它们都没有内存问题（我对它们都进行了 100,000 个样本的输入测

文中针对无线通信系统中稀疏信道估计算法进行研究，通过对比传统的基于训练序列的信道估计算法LS，对基于压缩感知的稀疏信道估计算法OMP进行分析。讨论了训练信号长度、信道稀疏度及噪声强度对整个估计性能的影响。在相同的实验条件下生成二维稀疏信号，从精确重构概率和信噪比方面对比了两种算法的性能。证明压缩感知方法可以有效的利用稀疏特性，在较短的训练序列情况下实现信道脉冲响应的精确估计。

基于径向基函数局部插值的加权最小二乘法,给出了方法的基本原理及求解的一般过程。通过对 Poisson方程和悬臂梁弯曲的计算验证了该方法的有效性,并讨论了几个关键因素对收敛性的影响,得出了一 些有益的结论。

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Matlab下递归扩展最小二乘辨识方法的实现。

为简单的matlab的最小二乘法的代码，供各位调试代码所用

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基于最小二乘恒模算法的OFDM波束形成方案，赵翔，袁超伟，本文根据OFDM信号的特点，在智能天线自适应波束形成算法的基础上，提出一种基于最小二乘恒模算法（LS-CMA）的低复杂度OFDM接收机方案�

上课作业，如果要使用请自行改造，拒绝抄袭。 用matlab写的拉格朗日插值、分段插值、三次样条插值、最小二乘拟合及可视化，除了基础功能，其他都是手写，没有调用函数。

最小二乘参数辨识共享及答疑-mem_con.m 我编了一个用最小二乘法辨识系统参数的函数，有限定记忆最小二乘递归算法的（辨识量测噪声为白噪声的系统参数），有广义最小二乘算法的（辨识量测噪声为有色噪声的系统参数及参数噪声），递归算法辨识结果正确，但广义最小二乘辨识出来系统参数正确，但噪声参数不正确，大家帮我看看广义最小二乘的算法程序错在何处。我大概说一下广义最小二乘的算法结构，广义最小二乘递推的每一步用两步递推算法，先把噪声参数和模型参数均给个初值，然后第一步先假设噪声参数已知，用最小二乘估计出模型参数，第二步再用最新的模型参数来估计噪声参数，如此循环直到辨识精度达到指定要求或者可用数据用完为止。我的疑问是：辨识模型参数时需要用到噪声参数，我的噪声参数辨识的不对，为何得到的模型参数又是对的，这点让我很纳闷…… 附件中包含模型和最小二乘辨识的函数M文件，其中LSE.mdl为模型文件，mem_con.m为限定记忆最小二乘的源程序，GLS.m为广义最小二乘源程序，u为输入，使用4阶m序列，Y为白噪声作用下的输出，Yv为有色噪声作用下的输出，系统和噪声的模型均为2阶模型，函数文件中有简单的注释，大家很容易看懂，希望看出问题的前辈不吝赐教。在此先谢过了。