「最小二乗法」に関連した動画の一覧 |
 | ジャイロセンサ(AE-GYRO-SMD)のドリフト補正（最小二乗法予測） 小型のレートジャイロは安価ですが温度ドリフトが大きく、このようにセンサの出力を積分して角度を表示させようとする大きな誤差が出てしまいます。そこで、ドリフトをキャンセルする処理をソフトウェアで組み込みました。センサの出力ある程度の区間で平均化して、それを最小二乗法で一次多項式で近似してドリフトをトレースする仕掛けを作り込んでいます。これによって、補正前は何回か左右に動かして最初の水平の位置に戻すときちんとゼロに戻らなかったものが、ほぼゼロに戻るようになりました。これでも、完全にゼロに戻ることは無いので動きが止まったことを検出して、ある程度の誤差はゼロに戻す仕掛けも入れてあるので、このような動かし方をする限りは、誤差の蓄積は起こらなくしてあります。 村田さんのレートジャイロは誤差が大きくて、積分する用途には使えないのかなと感じていましたが、使い方次第では何とか出来るようです。 2010年04月29日再生回数 2010 |
 | 最小二乗法で比例のグラフ 最小二乗法を使って比例のグラフをつくる理科の自作実験ソフトです。原点を通るようにプログラムされています。 2012年05月06日再生回数 12 |
 | 慶應大学 理工学部 講義 数値計算法 第五回 実験データの多変量解析 慶應大学 理工学部 講義 数値計算法 第五回 実験データの多変量解析講師 田中敏幸教科書 田中敏幸：数値計算法基礎 コロナ社Web www.isp.appi.keio.ac.jp YouTube www.youtube.com 2012年04月24日再生回数 185 |
 | Origin 8 : 非線形フィット（カーブフィット） Part2 非線形曲線フィット（カーブフィット）を行う際に、グラフからフィットするデータの範囲を制限して実行する方法を紹介します。 Originのカーブフィット機能の詳細はこちら。 www.lightstone.co.jp 2010年04月21日再生回数 425 |
 | Origin 8 : 非線形フィット（カーブフィット） Part3 Originで非線形フィット（カーブフィット）を行う際に、はずれ値をマスクして分析対象から外す方法を紹介します。 Originのカーブフィット機能の詳細はこちら。 www.lightstone.co.jp 2010年04月21日再生回数 444 |
 | 【Kinectセンサ】骨格追尾の残像履歴から円運動を検出【拡張現実】 独自の円運動検出アルゴリズムを検証しました。 円弧上の２点を結ぶ線分の中点を通るこの線分の法線は円の中心座標を通ることを利用して独自の最小二乗法漸化式により円の中心座標を推定するアルゴリズムです。高校数学で習う直線と点の距離ｈの公式を使ってE=Σhj^2を誤差評価関数としています。中心座標のxcあるいはycのいずれかに関して評価関数を変形すると、常にEは放物線となるので、軸値にxcあるいはycを変更することで、次第に最小２乗誤差の状態に遷移するというアルゴリズムです。そのうち、理論とクラスのソースを自サイトに公開します。 www.neo-tech-lab.co.uk 2012年05月24日再生回数 38 |
 | Origin 8 : 非線形フィット入門（カーブフィット入門） Part1 このチュートリアルでは、前半でOriginの組み込み関数を使って非線形曲線フィット（カーブフィット）を行う方法を紹介します。後半ではフィット関数をユーザー定義して非線形曲線フィットを行う方法を紹介します。 Originのカーブフィット機能の詳細はこちら。 www.lightstone.co.jp 2010年04月21日再生回数 1377 |
 | ｢カルキング｣で最小自乗近似_その2 数学ソフト｢カルキング｣で｢一般逆行列｣を使い、高次も可能な多項式算出。 2010年03月19日再生回数 136 |
 | ｢カルキング｣で最小自乗近似_その3 数学ソフト｢カルキング｣で｢一般逆行列｣を使った作業の、追加説明。｢行列｣に対する知識の少ないものが説明するのだから、見当はずれもあるとは思います。 でも、このような作業ができることは広く知っていただきたいので、あえてお届けしています。 2010年03月19日再生回数 79 |
 | ステレオビジョンによる路面の白線検出 Whiteline Detection using Stereo Vision つくばチャレンジ２０１０で使用した白線検出プログラムの動画。画像のエッジ検出を応用した方法で線を検出し、ステレオビジョンからのデータを用いてRANSACと最小二乗法を使いロボット座標上の線分に変換している。 White line detection used in Tsukuba Challenge 2010. Used edge detection to extract lines from image. To convert the lines to robot coordinate we used 3D data from stereo vision and least square method with RANSAC. www.youtube.com Line Matching and Localization www.youtube.com White-line and Pointcloud Map 2010年12月18日再生回数 334 |
