原文:matlab进行离散点的曲线拟合 ployfit是matlab中基于最小二乘法的多项式拟合函数.最基础的用法如下: C=polyfit(X,Y,N) 其中: X : 需要拟合的点的横坐标 Y:需要拟合的点的纵坐标 N:以N阶多项式进行拟合 C:返回的N+1个拟合系数. Y'=polyval(C,X') 其中: C:N+1个拟合系数 Y':根据X'(横坐标)和拟合系数算出来的纵坐标 X=0:0.1:1; Y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.5

数据的平面拟合 Plane Fitting 看到了一些利用Matlab的平面拟合程序 http://www.ilovematlab.cn/thread-220252-1-1.html

假设有这么一组数据, x=[4 5 6 7 8 4 8 10]'; y=[56 56 56 56 56 60 60 60]';z=[6 6 6 9 6 19 6 6]'; 要求出其平面方程z=C+Ax+By 可以使用MATLAB的regress来进行平面拟合: X = [ones(size(x,1),1) x y];b = regress(z,X); 解得:b=[-63.488372093023390;-1.406976744186046;1.402325581395351]; 分别对应上式的C

ACM算法分类:http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html 一: 拟合一个平面:使用SVD分解,代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为: Ax+By+Cz+D=0; 则有: 平面法向量为n=(A,B,C). 第一种方法: 对于空间中n个点(n3) 空间中的离散点得到拟合平面,其实这就是一个最优化的过程.即求这些点到某个平面距离最小和的问题.由此,我们知道一个先验消息,那就是该平面一定会过众散点的平均值.接着我们需要做的工作就是求这个平面

常见的平面拟合方法一般是最小二乘法.当误差服从正态分布时,最小二乘方法的拟合效果还是很好的,可以转化成PCA问题. 当观测值的误差大于2倍中误差时,认为误差较大.采用最小二乘拟合时精度降低,不够稳健. 提出了一些稳健的方法:有移动最小二乘法(根据距离残差增加权重):采用2倍距离残差的协方差剔除离群点:迭代重权重方法. MainWindow中的平面拟合方法,调用了ccPlane的Fit方法. void MainWindow::doActionFitPlane() { doComputePlaneO

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

tensorflow 已经发布了 2.0 alpha 版本,所以是时候学一波 tf 了.官方教程有个平面拟合的类似Hello World的例子,但没什么解释,新手理解起来比较困难. 所以本文对这个案例进行详细解释,对关键的numpy, tf, matplotlib 函数加了注释,并且对原始数据和训练效果进行了可视化展示,希望对你理解这个案例有所帮助. 因为 2.0 成熟还需要一段时间,所以本文使用的是 tf 1.13.1 版本,Python 代码也从 Python 2 迁移到了 Python 3

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53422070

@ 目录 前言 一.拟合 1.定义 2.三种判别准则 3.最小二乘法 (1)一般形式 (2)常用函数 (3)matlab实现 二.插值 1.定义 2.方法 (1)分段线性插值 (2)拉格朗日插值多项式 (3)样条插值 3.matlab实现 (1)一维插值函数 (2)三次样条插值 (3)二维插值 总结 前言 插值和拟合都是要求通过已知的数据去寻求某个近似函数,使得近似函数与与已知数据有较高的拟合精度.本文将介绍两者的区别,相应的算法以及如何用matlab实现. 一.拟合 1.定义 已知一组(二维)

拟合椭圆首先要知道各个点的坐标,然和带入如下公式: x = [59 136 58 137 57 137 56 137 55 138 54 139 53 140 52 141 51 142 51 143 51 144 50 145 50 146 50 147 50 148 49 149 49 150 49 151 49 152 49 153 50 154 50 155 50 156 50 157 51 158 51 159 51 160 52 161 52 162 53 163 54 164 54

一.数据排序整合 1.随机生成的数,从小到大排序 clear rand('seed',1)%设置随机种子,确保随机数一样 edge_range=unifrnd (1, 10, 1, 10) edge_height=unifrnd (1, 10, 1, 10) subplot(311),plot(edge_range,edge_height) title('初始值') temp(:,1) = edge_range.';%对应起来 temp(:,2) = edge_height.'; temp =

y = :; z = ones(); surf(x,y,z):

问题是这样:比如有一个地心惯性系的轨道,然后从轨道上取了几个点,问能不能根据这几个点把轨道还原了? 当然,如果知道轨道这几个点的速度的情况下,根据轨道六根数也是能计算轨道的,不过真近点角是随时间变动的. 下面我会用数学的方法来解这个问题,基本思想是通过拟合空间上点的平面与椭球平面的交线将该轨道计算出来,算是一种思路吧. 首先需要有轨道数据,我们就从STK上获得,我使用默认参数生成了一个轨道,如下图: 输出j2000下的位置速度: 取其中5个点进行拟合: 可以先计算椭球,设椭球方程为x^2/a+y

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

利用PCL中分割算法. pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; ,不利用法线参数,只根据模型参数得到的分割面片,与想象的面片差距很大, pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ()); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices ()); // 创建分割对象 pcl::SACSegmentat

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

matlab的多项式拟合: polyfit()函数 功能:在最小二乘法意义之上,求解Y关于X的最佳的N次多项式函数. clc;clear; close all; x=[ ]; y=[2.7 7.4 20.0 54.5 148.4]; r=corrcoef(x,y) ;%两个变量的相关系数 a=polyfit(x,y,) x1=:; P=polyval(a,x1);%a是多项式拟合后返回的系数 figure();hold on;plot(x,y,'r*',x1,P,'b-.'); 注:a是返回的两

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二

首先我们要试验的是 人体脂肪fat和年龄age以及体重weight之间的关系,我们的目标就是得到一个最优化的平面来表示三者之间的关系: TensorFlow的程序如下: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt W = tf.Variable(tf.zeros([2, 1], name="weight_age")) b = tf.Variable(0.0, name="

~ matlab无论什么程序只输出 ans 1 注意matlab命名规则:1不能与matlab内部函数名字重合.2.文件名首字母不能是数字或下划线.3.文件名中不能有空格.4.文件名不能太长.5注意大小写.6遵守c语言命名规则(matlab是用c写的)   ~ matlab保存图像要使用imwrite()保存,直接通过figure()另存为可能会出现阴影的情况 ~ matlab保存和读取数据方式 save('FILENAME', 'VARIABLES') save ('datas.mat','d