基于扩展卡尔曼滤波和加权非线性最小二乘的二维同时定位与映射仿真 蓝色圆圈是机器人的真实姿势，红色圆圈是机器人的估计姿势 两个蓝星是特征的实际位置，两个红星是特征的估计位置 介绍 在Matlab中模拟具有两个要素和一个绕要素1旋转的机器人的2D地图。 （机器人可以观察到两个特征相对于自身的角度和距离）。 使用观察数据和控制数据分别基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和加权非线性最小二乘法（WNLS）来估计机器人的姿态和两个特征的位置（即通过EKF和WNLP解决简单的2D SLAM ）。 （SLAM）：是在构建或更新未知环境的地图同时跟踪代理在其中的位置的计算问题。 先决条件 所有代码仅在 视窗10 1809 Matlab R2018b 不能保证这些代码在其他版本中具有良好的兼容性。 用法 双击F00_Main_EKF.m以运行基于EKF的2D SLAM仿真。 双击F00_Main_NL

线性最小二乘法我们应该非常熟悉了，例如对样本数据进行多项式拟合等。但实际工程应用中，我们所接触的很多问题都无法转化为线性方程组，也就无法使用线性最小二乘法进行优化了，那自然而然地我们就应该转而求助于非线性最小二乘法。一直以来，各路大神们提出了各种各样的优化算法，很多都是一脉相承，不断创新的，所以最好不要孤立地看待这些算法。目前来说，Levenberg–Marquardt 法可以说是求解非线性最小二乘问题的标准算法了，也就是应用十分广泛，例如运动参数估计、相机内部参数标定等等，其性能也是得到很多论文背书的。不过，一上来就扔出这么长的一串名字似乎让人觉得 LM 算法十分的复杂，但实际上，LM 算法

函数 LMFsolve.m 用于在最小二乘意义上找到非线性方程组的超定系统的最优解。 许多年前，标准的 Levenberg-Marquardt 算法由 Fletcher 修改并用 FORTRAN 编码。 LMFsolve 是其在 MATLAB 中实现的本质上的缩短版本，并通过将迭代参数设置为选项进行了补充。 这部分代码受到 Duane Hanselman 函数 mmfsolve.m 的强烈影响。 在它旁边，雅可比矩阵的有限差分近似作为嵌套子函数以及用于显示中间结果的函数附加到它。 函数的调用相当简单： [x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0); ％ 或者[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,'Name',Value,...); ％ 或者[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,Options

LMfit-py 概述 LMfit-py提供了最小二乘最小化例程和类，并提供了一种简单，灵活的方法来参数化模型以拟合数据。 LMfit是一个纯Python软件包，因此易于从源代码安装或通过pip install lmfit进行pip install lmfit 。 如有疑问，意见和建议，请使用。 对于已知问题和错误报告，鼓励在GitHub Issues中使用错误跟踪软件。 在创建问题之前，请阅读 。 参数和拟合 LMfit-py提供了最小二乘最小化例程和类，并提供了一种简单，灵活的方法来参数化模型以拟合数据。 命名参数可以固定固定或自由调整，也可以固定在上下限之间。 另外，可以将参数约束为其他参数的简单数学表达式。 为此，程序员定义一个Parameters对象，一个增强的字典，其中包含命名参数： fit_params = Parameters() fit_params['amp']

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MATLAB语言在非线性最小二乘估计中的应用.pdf

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分析线性最小二乘与非线性最小二乘在三轴加速计参数估计上的效果。 包含报告和matlab程序。

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研制了一套人眼安全的全光纤相干多普勒激光测风雷达系统。系统采用1550 nm 全光纤单频保偏激光器作为激光发射光源，激光器单脉冲能量0.2 mJ，重复频率10 kHz，脉冲半高全宽400 ns，线宽小于1 MHz。激光雷达接收望远镜和扫描器口径100 mm，采用速度方位显示(VAD)扫描模式对不同方位的视线风速进行测量，使用平衡探测器接收回波相干信号，通过1 G/s的模拟数字(AD)采集卡对相干探测信号进行采集，在现场可编程门阵列(FPGA)数字信号处理器中进行1024点快速傅里叶变换(FFT)得到不同距离门回波信号功率谱信息。对于获得的各方位视线风速，研究采用非线性最小二乘法对激光雷达测量的风速剖面矢量进行反演。激光雷达与风廓线雷达测量的风速进行了对比，两者测量的水平风速，风向和竖直风速相关系数分别为0.988，0.941和0.966。