文件中FW为正向运动学函数文件；stdtrans为标准DH连杆建模的函数文件；JA为DLS的函数文件；DLS.m为主函数文件。

在潮位相关分析中，若2个相关变量均存在误差且几率相仿时，应用传统最小二乘法可能获得不甚合理的线性相关结果，所拟合的直线不具备可逆性。文中从直线拟合的数学定义出发，探索潮位相关分析中的最小二乘法问题。初步应用研究表明，文中提出的方法可以有效地解决传统最小二乘法在线性相关分析中出现的不合理现象，使分析结果与实际符合良好，回归方程具有良好的可逆性。

阻尼最小二乘法matlab代码我的matlab机器人学工具箱 DH参数在MATLAB中的简单直接实现这可用于执行机器人的正向运动学，以查找机器人每个链接的位置和方向。 DH参数的实现有两种不同的约定。 这使用标准的DH参数，该参数也可以在本书中找到：。 结果已通过Peter Corke的RVC工具箱（）进行了验证。 cgr前缀表示代码已准备好代码生成。 NCGR意味着代码不是代码生成做好准备。 特征： 正向运动学 机器人各环节的同质化改造 数值雅可比 简单的可视化，也可以动画 用伪逆方法和阻尼最小二乘法进行逆运动学。 代码生成准备就绪。 如何使用： 创建一个全局变量N_DOFS，并在其中定义机器人的自由度数。 使用全局变量的原因是因为在将动态内存分配用于MATLAB编码器时一直遇到问题。 因此，我使用全局变量来定义必要的静态数组的维数。 使用cgr_create创建机械手结构。 使用cgr_self_update函数来激活和更新关节。 如有必要，可通过在程序开始时首先调用ncgr_graphic来绘制带有ncgr_plot的机械手。 为了创建已编译的MEX或DLL文件，提供了两个MAT

可以参考以下里面关于最小二乘法解包裹的内容

对三种最小二乘法进行对比，每种最小二乘法含有代码和分析，三种最小二乘法是一般、递推、增广最小二乘法。matlab程序

用c语言的自编最小二乘法代码，给出最终拟合得的直线方程，和准确度

给定线性系统的输入 u 和输出 y 及其阶数，函数求分子 N 和分母 D。 N,D]=mcar(u,y,n,k1,k2) u : 系统的输入信号y : 系统的输出信号n : 系统顺序k1,k2 向量 y 的第一个值和最后一个值的索引。 [N,D]=mcar(u,y,n) 程序允许选择 k1 和 k2 重要提示：如果输入信号为常数或系统不稳定，则结果将为 Nan。 理想的输入是随机信号。

比较全数值分析编程汇总，内容包括： 线性方程组的直接法：Gauss消去法与矩阵三角分解法（Doolittle分解法相比Crout分解法更常用）及其选择列主元的改进方法、Doolittle分解法的延伸（实对称正定矩阵利用Cholesky分解得到的平方根法、三对角矩阵作为线性方程组系数矩阵的追赶法） 线性方程组的迭代法：Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法（利用前者每次迭代已得到的最新分量加速）、逐次超松弛（SOR，Successive Over-Relaxation）方法 函数拟合的插值法：拉格朗日（Lagrange）插值法与牛顿（Newton）插值法。 函数逼近方法：数值逼近中引入了函数范数和函数内积的概念。前者用来度量逼近函数与原函数在一个区间内的整体误差，后者广泛用于各种数值逼近方法的计算过程中。函数的∞-范数对应最佳一致逼近；函数的2-范数（Euclid-范数）对应最佳平方逼近。 数值积分算法与数值微分。 非线性方程及方程组的数值方法。 矩阵特征值的数值解法：乘幂法与反幂法。 常微分方程的数值解法：欧拉（Euler）方法，龙格-库塔法。

matlab实现偏最小二乘法。。。。。 %% Principal Component Analysis and Partial Least Squares % Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS) are % widely used tools. This code is to show their relationship through the % Nonlinear Iterative PArtial Least Squares (NIPALS) algorithm.

基于无穷小分析的思想，建立了速度与流量关系的基本模型。 由于放置一定数量的自动驾驶汽车会影响混合交通流的平均速度，因此我们选择自动驾驶汽车的比例作为变量，用k表示。 基于最小二乘法，我们发现k的两个临界值分别为38.63％和68.26％。 当k <38> 68.26％时，它们对道路的通行能力有显着改善。