内容概要：本文详细介绍了一种利用MATLAB和递推最小二乘法（RLS）对锂离子电池二阶RC等效电路模型进行参数辨识的方法。首先介绍了数据读取步骤，包括从NASA官方获取电池数据并进行预处理。接着阐述了RLS的基本原理和实现过程，展示了如何通过不断更新参数估计值使模型输出与实际测量值之间的误差最小化。最后，通过实验验证了该方法的有效性和准确性，误差控制在3%以内，能够很好地反映电池的实际特性。 适合人群：从事电池管理系统（BMS）开发的研究人员和技术人员，尤其是对锂离子电池建模感兴趣的工程师。 使用场景及目标：①用于电池性能评估和优化；②提高电池管理系统的精度和可靠性；③为后续电池老化研究提供基础。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码示例和一些实用的经验技巧，帮助读者更好地理解和应用这一方法。此外，还提到了一些常见的注意事项和可能遇到的问题，如电流正负号定义、初始SOC校准等。

单向后方交会是测量学中的一种常用方法，用于确定地面点的坐标。在2025年的测绘程序设计国赛中，这一方法的C#实现及其公式的总结被作为实战演练的重要内容之一。通过编程实现单向后方交会，不仅可以锻炼参赛者的编程技能，还能加深其对测绘学基本原理的理解。 在进行单向后方交会之前，我们首先需要了解这一方法的基本原理。单向后方交会是指在至少两个已知点的方位上，测量未知点至已知点的方向或角度，通过计算得出未知点的坐标。这一方法适用于特定的地形测量和工程测量，比如山区、建筑物密集区域等。 在编程实现单向后方交会时，重点在于公式的运用和编程逻辑的正确实现。以下是一些关键知识点： 1. 坐标系统的建立和转换：在进行单向后方交会之前，需要建立统一的坐标系统，并掌握坐标转换的方法，如从地方坐标系转换到平面坐标系。 2. 已知点与未知点的关系：理解并计算已知点和未知点之间的距离关系，以及角度关系，是单向后方交会的关键。 3. 方向测量数据的处理：如何处理通过测量得到的方位数据，并将其与已知点的坐标相结合，计算未知点的坐标，是编程实现的核心问题。 4. 公式的应用：单向后方交会的核心公式为： \[ x = x_0 + \Delta x \] \[ y = y_0 + \Delta y \] 其中，\( (x_0, y_0) \) 是已知点的坐标，\( \Delta x \) 和 \( \Delta y \) 分别是未知点与已知点之间在 X 和 Y 方向上的坐标差。这些坐标差可以通过测量得到的角度和距离计算得出。 5. 编程语言的选择和编程技巧：选择合适的编程语言（如C#）和开发环境，运用编程技巧解决数学模型的计算问题，实现坐标解算的自动化。 6. 结果的验证和调整：编程实现后，要通过实际测量数据对程序进行验证，确保计算的准确性。在此基础上，根据实际情况对程序进行必要的调整和优化。 7. 错误处理和异常管理：在编程过程中，需要考虑到各种可能的错误和异常情况，如输入数据格式错误、测量数据误差、计算过程中的数值稳定性等，编写出健壮性高的程序。 单向后方交会的C#实现涉及到一系列测量学和编程学的知识点，对于测绘专业的学生和技术人员来说，是一个很好的综合训练项目。通过这样的实战演练，不仅可以提升个人的技术能力，还能加深对测绘专业知识的理解和应用。

十种常见的滤波算法用LabVIEW来实现，一维数组输入输出接口已配置好，程序框图有对每种滤波算法进行说明。可直接用枚举变量选择对应滤波方法，分别是： 无滤波 限幅滤波法 中位值滤波法 算术平均滤波法 递推平均滤波法 中位值平均滤波法 限幅平均滤波法 一阶滞后滤波法 加权递推平均滤波法 消抖滤波法 限幅消抖滤波法 此外，本程序还有滤波前后的波形对比，可帮助您选择正确的滤波算法。

基于MATLAB的锂离子电池二阶RC等效电路模型参数辨识研究——递推最小二乘法及其数据调整分析，附NASA官方电池数据下载地址及误差分析参考,基于MATLAB的锂离子电池二阶RC等效电路模型参数辨识研究——递推最小二乘法在电流电压及SOC数据中的应用，附NASA官方电池数据下载与误差分析,MATLAB锂离子电池二阶RC等效电路模型—递推最小二乘法参数辨识附参考文献 读取电流、电压和SOC数据，利用递推最小二乘法进行参数辨识，数据可调整，附NASA官方电池数据下载地址，参数辨识结果好，误差在3%以内，参考文献详细 ,MATLAB; 锂离子电池; 二阶RC等效电路模型; 递推最小二乘法; 参数辨识; 数据调整; NASA官方电池数据下载地址; 误差在3%以内; 参考文献。,MATLAB锂离子电池RC等效电路模型参数辨识研究

内容概要：本文详细介绍了利用自适应遗忘因子递推最小二乘法(AFFRLS)和扩展卡尔曼滤波(EKF)进行锂电池参数和荷电状态(SOC)联合估计的方法。首先介绍了一阶RC模型作为电池的等效电路模型，接着阐述了AFFRLS中自适应遗忘因子的作用以及其实现细节，然后讲解了EKF在非线性环境下的应用，特别是在SOC估计中的具体步骤。最后讨论了两种算法的联合使用策略，包括参数和状态的双时间尺度更新机制，并提供了具体的MATLAB代码实现。 适合人群：从事电池管理系统的研发人员、对电池状态估计感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精确估计锂电池参数和SOC的应用场合，如电动汽车、储能系统等。主要目标是提高SOC估计的准确性，减少误差，确保电池的安全性和可靠性。 其他说明：文中提到多个注意事项，如OCV-SOC曲线的构建、初始参数的选择、协方差矩阵的初始化等。此外，还提供了一些调参经验和常见问题的解决方案，帮助读者更好地理解和应用这些算法。

永磁同步电机递推最小二乘法电机参数(电阻、电感、磁链、转动惯量和阻尼系数)辨识Simulink仿真模型，最小二乘法原理及参数辨识表示说明文档： 永磁同步电机参数辨识+最小二乘原理：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136848807

NOI导刊--基础算法(枚举、递推与递归).ppt 内容----教程、代码实现 算法----枚举、递推、递归

基于一阶RC模型，电池带遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法（FFRLS+ EKF），参数与SOC的在线联合估计，matlab程序

概率论与数理统计：公式总结+期末考试资料，西北工业大学学习资料 1.《概率论与数理统计》期末考试题（附答案）。pdf 2. 概率论与数理统计复习重点与公式汇总.doc 3. 概率论与数理统计期末考试试卷及答案.pdf 4. 概率论与数理统计期末考试试题及解答.pdf

 利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。