阻尼最小二乘法matlab代码介绍 此处分发的代码已用作标题为“”的论文的一部分，以便在不同的笛卡尔控制器之间进行测试会话。 总而言之，经过测试的控制器的列表为： iKinArmCtrl 它实现了最小抽动笛卡尔控制器，作为作者对社区的贡献。 它直接与iCub软件一起提供，因此未随zip一起嵌入，并且需要进行正向/反向运动学计算以及IpOpt软件包以进行非线性优化。 重要的提示 目前，由于这项工作之后出现了新的高度可配置的笛卡尔界面，因此已宣布iKinArmCtrl被取代。 但是，现在过时的控制器的代码在this下仍然可用。 viteCtrl 它是Hersch模块的逐字复制，只添加了少量代码段，这些代码段允许根据的标准约定接受输入。 kdlCtrl 它是笛卡尔控制器的传统实现，它采用了阻尼最小二乘算法，并结合了通过梯度投影法解决关节角度范围的辅助任务。 它采用了KDL（Orocos软件包的运动学部分），这是一个公共领域的工具，它收集了iKin中已经包含的许多用于运动学计算的功能； 因此，采用KDL是为了进行比较。 依存关系 在编译代码之前，需要先安装。 其他依赖关系是： iKinArmC

最小二乘法拟合原理最小二乘法拟合原理最小二乘法拟合原理最小二乘法拟合原理

统计学t检验结合引入的变量筛选方法―遗传算法一偏最小二乘法(GAPLS )对卵巢癌SELDI-TOF MS数据进行特征筛选,从15154个原始变量中筛选得到4个特征质荷比值,采用支持向量机(SVM)模型的留一法交叉验证结果为95.26%．结果表明这4个质荷比值具有重要的生物学意义,它们或许可以作为卵巢癌的生物标记物,同时GAPLS可以作为一种有效的蛋白质组数据的特征筛选方法．

目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42

本文主要介绍一种用C语言来实现最小二乘法曲线拟合的方法。

一个封装好的移动最小二乘法类，可以直接调用里面得函数接口

最小二乘法在MATLAB中实现

最小二乘法的控制台实现，给出一系列的点坐标，能够通过这段代码拟合成一段直线，算出斜率和截距，给出方程式 static bool fnCalculateLineKB(ref List mapFoldList, ref double fk, ref double fb) { double fmX = 0.0; double fmY = 0.0; double fmXX = 0.0; double fmXY = 0.0; double fn = 0.0; if (0 == mapFoldList.Count) { return false; } long lCount = mapFoldList.Count; if (lCount < 2) { return false; } fn = lCount; foreach (sAD_PWR iter in mapFoldList) { fmX += iter.fAD; fmY += iter.fPWR; fmXX += iter.fAD * iter.fAD; fmXY += iter.fAD * iter.fPWR; } if (Math.Abs(fmX * fmX - fmXX * fn) < 0.000001) { return false; } fk = (fmY * fmX - fmXY * fn) / (fmX * fmX - fmXX * fn); fb = (fmY - fmX * fk) / fn; return true; }

matlab非线性最小二乘法拟合问题的matlab代码对于matlab的学习很有帮助

基于Excel表格（可以有多个Sheet），要拟合的X和Y值 是某一列（列可以自己选择），拟合方法基于最小二乘法的多项式拟合（多项式的次方数可以自行选择暂时支持2~6次方拟合），