针对离线算法的不足，提出了一种在线虚拟参考反馈整定(VRFT)数据驱动算法。首先利用滤波器改变了离线算法的时序，得到用于实时运算的有效数据；然后提出了基于带遗忘因子递推最小二乘法的VRFT控制器参数辨识方法，不依赖于对象模型，完全利用实时数据实现了在线控制器参数整定。仿真结果表明, 在对象特性变化较大的情况下，在线VRFT方法优于传统的离线VRFT方法，具有很好的自适应性。

检测与转换技术课件：最小二乘法和直线拟合1.ppt

科学计算方法16(最小二乘法2).ppt

科学计算方法15(最小二乘法1).ppt

计算与预测男孩女孩身高模型，在本次综合实验中我计算的是男孩身高模型，男孩模型为：a0+a1x1+a2x2=y1；其中a0、a1、a2均为常数项，而x1为设为父亲身高，x2设为母亲身高，然后采用最小二乘法来求出经验方程，其中还需要用到选列主元约当消元法求线性方程组唯一解： 输入格式 a1 a2 a3 a4(实数，a1为数据编号，a2位父亲身高，a3位母亲身高，a4位孩子身高) 实验内容主要是通过最小二乘法求解a0+a1x1+a2x2=y1矛盾线性方程组的最小二乘解。 编程语言：C语言

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

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介绍最小二乘法参数估计，计算系统参数模型的方法和原理，以及推导过程

一元线性回归，最小二乘法，C++语言VS2008下调试通过，可直接使用，有注释。

阻尼最小二乘法matlab代码DMD 标题 抽象的 动态模式分解（DMD）是Peter Schmid在2008年开发的一种算法。给定一个时间序列数据，DMD计算一组模式，每个模式都与固定的振荡频率和衰减/增长率相关。 特别是对于线性系统，这些模式和频率类似于系统的正常模式，但更一般而言，它们是合成算子（也称为Koopman算子）的模式和特征值的近似值。 由于与每个模式相关的固有时间行为，DMD与降维方法（例如）不同，后者可计算缺少预定时间行为的正交模式。 因为它的模式不是正交的，所以基于DMD的表示可以比PCA生成的表示更少的简约。 但是，它们也可能在物理上更有意义，因为每种模式在时间上都与阻尼（或驱动）正弦曲线行为相关联。 讲课 ：动态模式分解：理论与应用 ：动态模式分解：复杂系统的数据驱动建模 ：动态模式分解（理论） ：动态模式分解（代码； Matlab） 理论 动力学过程的公式如下： $$ \ frac {d \ vec {\ mathbf {x}}} {dt} = f（\ vec {\ mathbf {x}}，t，\ mu），$$ 其中$ \ vec {\ mathbf {x}