无人机和车辆行驶等情况下拍摄的视频受外界影响会造成视频抖动。通过对比现有的电子稳像技术，提出了利用FAST获取特征点的位置信息，再通过光流法结合NCC匹配得到参考帧特征点在当前帧的位置信息，在此基础上结合RANSAC算法剔除错误匹配的特征点对的改进算法。为了提高运动矢量估计的精度，应用加权最小二乘法得到相邻帧间的刚性变换矩阵，并经过卡尔曼滤波进行运动平滑得到扫描运动矢量并补偿，最终得到实时的稳定视频。实验表明，视频序列稳像后的帧间变换保真度有所提高，并且能够达到实时处理速度。

研究生数值分析课程_最全python拟合程序_python（最小二乘法，龙贝格）。自己做的，南大的在读研究生。

基于肌电信号采集后，对数据进行数据拟合，通过matlab进行m文件的编写，进行最小二乘法数据拟合。

基于jupyter notebook的python编程—–利用梯度下降算法求解多元线性回归方程，并与最小二乘法求解进行精度对比目录一、梯度下降算法的基本原理1、梯度下降算法的基本原理二、题目、表格数据、以及python环境搭建1、多元线性回归分析求解题目2、准备的多元线性回归方程的变量的表格数据3、搭建python环境三、梯度下降算法求解多元线性回归的方程的python代码实现1、导入基本库、数据，并为变量赋值2、定义系数初始值以及学习率和迭代次数3、定义最小二乘法函数-损失函数（代价函数）4、定义梯度下降算法求解线性回归方程系数python函数5、代用函数，进行系数求解，并打印6、画出回归方

基于递推最小二乘法的参数辨识程序.doc MATLAB

matlab最小二乘法进行曲线拟合（源码+注释） 特别详细介绍了多项式拟合（代码+运行截图）。 matlab最小二乘法进行曲线拟合（源码+注释） 特别详细介绍了多项式拟合（代码+运行截图）。

阻尼最小二乘法matlab代码奇异性在机器人操纵器通用机器人UR10的运动学控制中的影响 开发：M.Sodano（2018）。 主管：教授。 答：德卢卡。 成就：学士学位论文（部分）。 该项目的目的是基于伪反演和阻尼最小二乘（DLS）的运动控制器设计，用于仿真不同的轨迹。 这些轨迹最终在V-REP上得到验证。 逆微分运动学：伪反演与DLS 众所周知，如果将初始位置和速度分配给末端执行器，则IDK会确定实现目标的关节速度。 如果雅各派是方形和全等级的，这可以通过简单的反演来实现。 如果不是这样，那么雅各布就不是不可逆的，因此需要替代策略。 伪反演 伪反演是一个约束最小化问题的解决方案：关节速度被最小化，并且必须满足微分运动学。 解决方案不是唯一的，但是，如果雅各比是满职的，那就是 使用几何雅可比风格的地方。 DLS DLS是无约束最小化问题的解决方案 其中$ lambda $是一个参数，权衡了使微分运动学上的联合速度（即误差）最小化的重要性。 远离奇点时，通常将其设置为零（解将与伪反转给出的解相同），而当接近奇点时，它会升高。 解决方法是 使用分析型jacobian的地方。 请注意，伪反

网上搜集的最小二乘法曲线拟合演示程序，和对任意若干点进行曲线拟合，可选择拟合多项式次数 网上搜集的最小二乘法曲线拟合演示程序，和对任意若干点进行曲线拟合，可选择拟合多项式次数

系统辨识最小二乘法，广义最小二乘等，根据所给输入输出数据，来得到系统的模型

% 原始模型：y = X*beta + u % 我们担心 X 中的回归量% 可能是内生的。 % W 包含 X 中的工具和所有回归量% 除了怀疑的那个。 ％ 一个例子： % m_t = b1 + b2*r_t + b3*y_t + b4*m_(t-1) + b5*m_(t-2) + u_t % 在这个模型中，我们担心 r_t 可能是相关的% with u_t 我们想用仪器查看结果， % r_(t-1) 和 r_(t-2)。 所以输入 y、X 和 W 必须是% y = m_t; % X = [ones(length(y)) ry m_(t-1) m_(t-2)]; % W = [ones(length(y)) r_(t-1) r_(t-2) y m_(t-1) m_(t-2)]; % 请不要忘记检查变量的长度是否相等 TSLS 一种可用于计算 IV 估计的计算方法是两阶段最小二乘法 (2