阻尼最小二乘法

采用最小二乘法求解线性回归模型的参数，目的是使模型拟合数据点时，残差平方和最小。

这是一个MATLAB机器人工具箱的阻尼最小二乘法实现，用于机器人的正向运动学计算。使用标准的DH参数约定，代码已通过RVC工具箱验证。可用于创建MEX或DLL文件。

这段Matlab代码是从tendon_experiments代码库导出的，特别是对我们的合作者Margaret Rox有用的部分。原始的Matlab代码由Caleb Rucker提供，位于matlab文件夹中，并经过重构以提高可读性。机械手的配置详细记录在config目录中，提供了一个示例配置文件，用于定义一个由肌腱驱动的机器人。可以使用cpptoml::from_file()将这类配置文件加载到C++代码中。主要部分包括backbone_specs，用于加载到tendon::BackboneSpecs对象中的值，以及tendons，列出了多个肌腱的规格，每个肌腱将加载到一个tendon::TendonSpecs对象中。

利用最小二乘法原理，在MATLAB环境中实现对位相信息的解包裹处理。

最小二乘法是一种常用的数学算法，特别适用于曲面拟合。通过使用Matlab解线性方程组，可以得到拟合曲面的各项系数。

matlab中的非线性最小二乘法拟合问题可以通过以下matlab代码来深入学习。

为了计算历元的轨道要素，从跟踪站收集了包括方位角、仰角和距离在内的大量测量值。在这项工作中，我利用46组GEOS3卫星的测量数据进行初始轨道的确定。首先，通过Double-R-Iteration/Gauss方法从三组方位角和仰角计算出卫星状态向量的初始猜测。随后，状态向量在迭代过程中根据每个测量时间段进行时期传播，并通过校正状态向量来优化轨道解算。

本工具由 Delphi 和 Access 数据库编写，可对测量数据进行最小二乘法曲线拟合。 该工具提供拟合系数、最小均方根差和拟合曲线。它还可存储拟合数据和系数。 使用本工具，用户可以轻松地拟合曲线并获取相关信息。

非负最小二乘法 (NNLS) 是一种用于求解线性方程组的数值方法，尤其适用于解向量需满足非负约束的情况。 给定线性方程组 A * x = b，NNLS 寻找向量 x，在满足 x 的所有元素非负 (x >= 0) 的前提下，最小化残差平方和 ||A * x - b||^2。 相比于传统的最小二乘法，NNLS 引入非负约束，能够在信号处理、图像分析等领域提供更具物理意义和可解释性的解。

采用最小二乘法的数字图像水印技术不仅在Matlab仿真实验中表现出速度快的特点，还具备相当的鲁棒性。其嵌入和提取程序详尽，非常适合学术研究和论文撰写。