OpenEIT仪表板 生物医学成像以前很昂贵，几乎无法破解和试验。 如果有更多的人进行实验并了解成像的工作原理，我们可以更快地将其向前发展，并使这些变革性技术对所有人开放。 OpenEIT（EIT用于电阻抗层析成像）使用与CATSCAN相同的层析成像重建技术，使用非电离交流电流来重建任何导电材料（例如，肺部，手臂或头部）的图像。 PCB只有2英寸见方的正方形，带有蓝牙，使之成为进行生物医学成像的便携式且易于破解的方式！ WINDOWS用户注意事项 SPECTRA使用FTDI芯片通过UART进行通信。 VCP FTDI驱动程序未预安装在Windows上（但已安装在所有其他操作系统上）。 如果您运行的是Windows计算机，则应按照以下说明安装FTDI驱动程序，然后再继续进行仪表板安装： : 如何安装python仪表板。 要求 Python 3.6.7 安装 pip install -r

三维重建中的高斯牛顿法求解去畸变坐标

lidar_slam_高斯牛顿优化方法.tar.gz

本文详细推导了高斯牛顿算法，从代数以及矩阵的角度，以及二范数下的高斯牛顿，最小二乘和的高斯牛顿等等。

matlab精度检验代码（这是manpage.txt的Markdown启用版本，它描述了InvGN ...） ## INVGN-高斯-牛顿反演-1.0版。 西雅图华盛顿大学应用物理实验室的安德鲁·甘斯（Andrew Ganse）撰写。 华盛顿大学（C）2015，通过3条款BSD许可。 有关完整的许可证声明，请参阅LICENSE.txt。 INVGN计算Tikhonov正则化的Gauss-Newton非线性迭代反演，以解决以下阻尼非线性最小二乘问题： minimize ||g(m)-d||^2_2 + lambda^2||Lm||^2_2 For appropriate choices of regularization parameter lambda, this problem is equivalent to: minimize ||Lm||_2 subject to ||g(m)-d||_2<delta (where delta is some statistically-determined noise threshold) 并且： minimize ||g(m)-d||_2

高斯牛顿继承法matlab代码测试编辑自述文件等等等等 EP501示例MATLAB程序 Embry-Riddle航空大学的EP 501（数值方法）课程的示例代码，作业和考试。 该存储库正在进行中，并将在学期进行时进行更新。 FA2020学期更新的代码 使用Matlab的基础 位于./matlab_basics/matlab_basics.m 说明了精度，矩阵运算和绘图以及一些特殊功能 数值线性代数 位于./linear_algebra/Ch1.m 说明并检查解决矩阵问题的各种方法 包含高斯消除（Gauss_elim.m）和反替换（backsub.m）的函数 包含简单消除（simple_elim_example.m）和高斯消除（Gauss_elim_example.m）的示例 包含方程组迭代解的示例（Jacobi_example.m） 非线性方程 位于./nonlinear_eqns 包含说明各种非线性方程式和系统解的示例 包含间隔减半（interval_halving.m），错误位置（false_position.m），用于单个变量方程的牛顿方法（Newton_Rhapson.m）和用

基于高斯牛顿(Gauss-Newton)法标定ABB-6700机械臂各关节参数误差

最小二乘法中高斯牛顿、LM、Dog-Leg代码实现

对牛顿法解方程，牛顿最优化方法的一维和多维变量情况，高斯牛顿法和L-M法进行了详尽的推导。

您所要做的就是将加速度计放置在 9 个不同的静态位置并记录 x、y 和 z 值。 该过程利用了这样一个事实，即在静态条件下，加速度计输出矢量的模数与重力加速度的模数相匹配。 校准模型包含每个轴的偏差和比例因子以及交叉轴对称因素。 参数通过高斯-牛顿非线性优化计算。 使用的数学模型是 A = M(V - B) 其中 M 和 B 分别是比例因子矩阵和偏置向量。 M = [ Mxx Mxy Mxz; Myx Myy Myz; Mzx Mzy Mzz]; 其中 Mxy = Myx; Myz = Mzy; Mxz = Mzx; B = [ Bx; 经过; ]; M 的对角线元素表示沿三个轴的比例因子，而 M 的其他元素称为横轴因素。 这些术语允许描述轴的未对准和不同通道之间引起的串扰效应通过传感器电子设备。 在理想世界中，M = 1； 乙 = 0 包中提供了以下文件。 1. CalibAcc