PLS部分最小二乘工具箱matlab代码

资 源 简 介

PLS部分最小二乘工具箱matlab代码

详 情 说 明

PLS（部分最小二乘）工具箱在MATLAB中为多领域复杂问题提供了系统化解决方案。

虚拟阵元DOA估计 通过构造虚拟阵列扩展物理阵列孔径，结合插值算法补偿非均匀阵元位置，利用PLS求解欠定方程组实现超分辨率波达方向估计，尤其适合小规模阵列场景。

数据建模核心能力 采用Tikhonov正则化处理病态矩阵的拟合问题 通过奇异值分解稳定求解矛盾方程组 支持多维数据的非线性迭代拟合

通信系统集成应用 在波束成形系统中，PLS计算最优权值向量时同步优化信号干扰噪声比和误码率(BER)，针对载波抑制调制信号可分离同相/正交分量进行联合参数估计。

智能数据分析延伸 迭代自组织算法(ISODATA)与PLS协同工作，自动聚类高维观测数据并优化路径规划代价函数，在传感器网络部署中实现信号覆盖与能耗平衡的帕累托最优。

该工具箱将数值优化与信号处理深度耦合，其矩阵运算加速设计显著提升大规模阵列实时处理能力。