麦夸特方法计算框图Altium Designer 6.9经典教程非线性最小二乘法优化
麦夸特方法的非线性框图，用起来还挺上头的，尤其是在参数估计这块儿。虽然讲的是 AD6.9 年代的老内容，但原理一点没过时，尤其是涉及非线性最小二乘优化算法这部分，讲得蛮细。
麦夸特方法的核心是把非线性模型的参数估计问题转化成一个优化问题，嗯，说白了就是不停试参数，找个误差最小的。E 参数收敛比较慢，要多注意初值选取，K 参数倒是挺稳的，收敛范围大。
顺着这篇看下去，你还能发现不少配套资源，比如用Python、MATLAB甚至C++写的拟合方法。对工程开发、仿真或者 EDA 算法调试挺有的。下面这些链接就实用：
如果你正在搞参数拟合或者 EDA 工具扩展，尤其是老版本 AD 项目，真可以参考一下这个框图计算的思路，稳定又扎实。就是注意调试的时候，收敛条件和初值设得靠谱点，别硬怼。
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