雅克比矩阵

MATLAB编程教程：根据KUKA机器人的DH表编写代码，计算其雅克比矩阵。编程思路包括：1. 编写计算DH变换矩阵的函数，输入为DH表的四个参数。2. 计算变换矩阵T。3. 根据末端执行器位置o和姿态R计算z = R·k。4. 计算转动关节的雅克比矩阵上半部分和下半部分。5. 合并两部分得到最终的雅克比矩阵。

matlab 和 ampl 打配合，搞优化问题的你可以试试这个资源。用 matlab 来算雅克比和 hessian 矩阵，响应还挺快，兼顾灵活性和计算效率。你只要把 ampl 模型导出成.nl文件，通过编译好的MEX接口一调用，就能拿到导数信息，后面不管你是走牛顿法还是L-BFGS都方便得多。雅克比矩阵说白了就是一阶导，用来看函数变化的方向，hessian 就是二阶导，判断函数是凹是凸的关键，搞非线性优化的应该熟。程序里还有个hooking2.pdf文档，写得挺详细，告诉你怎么设置 matlab 和 ampl 的联动。对接口不熟的朋友看完这个也能快速上手。你要是搞机器人建模、工艺参数优化这类活

特点：- 副瓣电平相等- 主瓣宽度最小（副瓣电平和阵列长度相同时）- 单元数量过多时，两端单元激励幅度变化较大，导致馈电困难

该版本将Gegenbauer多项式转换为Chebyshev多项式。

这是在Matlab上实现的迭代解码与维特比解码比较分析，算法非常出色，与大家分享。

数据矩阵：n个数据点具有p个维度相异度矩阵：n个数据点，仅记录差异三角矩阵单一模式距离只是衡量差异的一种方式

提供了IEEE Transactions on Wireless Communications上发表的《低峰均功率比FBMC》的MATLAB仿真代码（第17卷，第1期，2018年1月），包括PAPR和BER曲线模拟。

罗杰·A·霍恩撰写的《矩阵分析》

二、MATLAB矩阵处理 2.1 特殊矩阵常用的特殊矩阵包括：- zero()：产生0矩阵- one()：全1矩阵- eye()：产生对角线为1的矩阵- rand()：产生(0,1)区间均匀分布的随机矩阵- randn()：产生标准正态分布的随机矩阵 特殊矩阵：1. 魔法矩阵：magic(n)2. 范德蒙矩阵：vander(v)3. Hilbert矩阵：hilb(n)4. 伴随矩阵：compan(p)5. 帕斯卡矩阵：pascal(n) 2.2 矩阵变换- 提取矩阵对角线元素：diag(A, k=0)：提取矩阵A第k条对角线元素，返回列向量。- 构造对角矩阵：diag(v)：从向量v构造对角矩

作者Bhargey Mehta在古吉拉特邦DA-IICT进行的CT111课程中，为实现信道编码，开发了Matlab中的维特比算法。该算法研究了在二元对称信道（BSC）中噪声变化对成功率的影响。