使用信任区域方法将椭圆拟合到给定的一组点：椭圆拟合使用基于信任区域最小化方案的几何参数。-matlab开发
这是应用信任区域最小化方案时的椭圆拟合版本。
最准确和稳健的拟合可最大限度地减少从观察点到拟合曲线的几何（正交）距离。 信任区域算法需要计算距离及其相对于椭圆参数的导数。 所以这个方法是通过使用隐式微分进行计算而产生的雅可比矩阵。
用法：[ParG,RSS,iters] = TR_ellipse(XY,ParGIni,DeltaIni)
子函数： Residuals_ellipse（来自之前提交的），JmatrixLMG（包含在主函数中）
输入： XY：给定点 i=1 to n ParGIni = [中心（1：2），轴（1：2），角度]' DeltaIni：信任区域的初始大小（这是可选的；如果缺少，TR将其设置为1）
输出： ParG：找到的椭圆的参数向量RSS：Residual Sum of Squares（距离的平方和） iters：迭代次
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