广义逆

如果你在研究广义逆矩阵，那这篇关于Moore-Penrose广义逆的白皮书挺有用的。它从矩阵的酉相抵标准形入手，给出了一个简洁的证明，你理解广义逆的存在性。实际上，矩阵A的广义逆可以满足一些特殊的条件，比如AXA = A、XAX = X等，挺好理解的。白皮书内容也涵盖了关于矩阵奇异值的部分，如果你是做矩阵运算的开发者或者学者，这篇资料应该蛮适合你参考的。还不错的是，文中对A+的存在性做了详细，帮你更好地把握广义逆的应用场景，尤其是在一些计算机视觉、数据等领域。，假如你也想了解更多关于矩阵相关的其他资源，可以看看相关的链接哦！

矩阵的广义逆其实挺实用的，是在你遇到非方阵的时候。原始逆矩阵只对方阵有效，而且还不是每个方阵都可逆，那咋办？用广义逆啊！这份 IBM 的知识管理白皮书讲得还蛮细，从定义到推导，再到怎么解 AXA = A，一套流程下来思路清晰。像你在做 数据拟合、最小二乘问题 这种场景，经常会碰上行不等于列的矩阵，这时候广义逆就派上用场了。文中也给了通解公式，还有具体怎么用 P 和 Q 做分解，挺系统的，推荐仔细看看。而且，它不是光讲理论，后面还配了一堆 Matlab 实现相关的资源，你要是想直接上手写代码，这些链接就方便。比如你想用 LU 分解 还是 Jordan-Gauss，都有例子。哦对了，推导的部分有点

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

广义 S 变换的 MATLAB 程序，挺适合刚上手或想深入这块儿的朋友玩一玩。代码结构清晰，用起来不绕弯，调试方便，适合配合自己数据实战一波。想了解原理的，看注释就够了，逻辑挺直白，没啥门槛。你要是做信号、时频这些，拿来直接改改就能用。 哦对了，作者还搭配了几个相关的资源链接，一起看看会更有感觉，是那个逆 S 变换和小波那几个，扩展性强，蛮推荐的。

这篇《广义线性模型（陈希孺）》讲座挺系统的，主要分为三个部分：建模、统计与模型选择、诊断。它整理了多有价值的内容，适合需要系统学习广义线性模型的朋友。讲座的主要参考资料是 L. Fahrmeir 等人的《Multivariate Statistical Modeling Based on Generalized Linear Models》，内容扎实，深度不错。如果你刚接触这块，读起来会你理清思路。 如果你正在用 SPSS 做回归或者建模，里面的相关文章也实用，像是逐步回归模型的、趋势面模型的建立等，都能帮你更高效地统计数据。另外，如果你需要用 Matlab 做泊松分布验证，也有相应的代码支持

Matlab开发：逆S变换技术。探索逆S变换在数字信号处理中的应用。

运动系统利用前向运动学原理，通过伪逆雅可比运动学更新每个关节的角度，以反向运动学发现的关节速度为基础。相关论文链接1和链接2详细介绍了具有反向运动学PD控制和正向运动学Denavit-Hartenberg参数的机器人操纵器控制。观看演示视频：链接

方波逆变电路的matlab仿真涵盖主电路的设计与脉冲产生等关键步骤。

使用Matlab进行定常广义预测控制（GPC）算法仿真的程序开发。该算法在控制系统设计中具有重要应用价值。

这是个MATLAB 广义互相关计算时延的m文件，直接调用，十分方便。只需调用该脚本即可计算信号间的时延，非常适合需要精确时延分析的应用。赶快下载吧，让我赚点积分，哈哈。