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最小二乘法函数拟合的MATLAB工具.zip

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简介:
本资源提供了一款用于执行最小二乘法进行曲线拟合的MATLAB工具包。用户可以利用该工具高效地对数据点进行多项式或其他类型的函数拟合,以寻求最佳近似模型。 本段落介绍了如何使用最小二乘法进行函数拟合,并通过一个题目展示了如何利用多项式函数和指数函数作为基函数来实现这一过程。文中提供的代码是独立的MATLAB文件,方便移植和推广。该题目的解答也一并给出,题目来源于西北工业大学数值计算方法课程作业。

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客服
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  • MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一款用于执行最小二乘法进行曲线拟合的MATLAB工具包。用户可以利用该工具高效地对数据点进行多项式或其他类型的函数拟合,以寻求最佳近似模型。 本段落介绍了如何使用最小二乘法进行函数拟合,并通过一个题目展示了如何利用多项式函数和指数函数作为基函数来实现这一过程。文中提供的代码是独立的MATLAB文件,方便移植和推广。该题目的解答也一并给出,题目来源于西北工业大学数值计算方法课程作业。
  • Matlab椭圆代码-EllipseFit
    优质
    本资源提供了一段用于在MATLAB环境中实现最小二乘法椭圆拟合功能的源代码。EllipseFit函数适用于数据点集,以准确估计最佳拟合椭圆参数,广泛应用于图像处理和数据分析领域。 在MATLAB中实现椭圆拟合的最小二乘法方法涉及到对几种不同的理论和技术进行编码比较。这些技术旨在通过有效且鲁棒的方法解决基于最小二乘准则的一般圆锥截面拟合中的问题。 以下是五种椭圆拟合方法或函数代码: 1. 最小二乘法一般圆锥拟合(funcEllipseFit_nlinfit): 使用MATLAB的nlinfit函数进行一般圆锥拟合,并根据给定点集返回一个适合的椭圆、抛物线或者双曲线。该过程计算并提供相应的圆锥系数。 2. 最小二乘法准则下的Ohad Gal椭圆拟合法(funcEllipseFit_OGal): 此方法利用最小二乘准则进行椭圆拟合,并通过返回结构体的形式来说明拟合的状态和几何参数。如果成功,函数会将状态设为0并提供具体的几何参数;若失败,则根据情况设置状态为抛物线或双曲线。 3. 最小二乘法约束下的圆锥拟合法(funcEllipseFit_RBrown): 这种方法基于书签不变性或者欧几里得不变性的约束条件下,通过最小化点到椭圆的正交距离平方和来实现椭圆拟合。采用非线性优化技术进行求解。 以上方法旨在提供多种途径解决在实际应用中遇到的数据集上的椭圆拟合问题,并且可以通过MATLAB代码比较它们的效果与性能差异。
  • .zip
    优质
    本资源提供了利用最小二乘法进行圆拟合的详细代码和说明文档,适用于数据点集的最佳圆拟合问题研究与应用。 在MATLAB中进行图像读取,并将其从一种颜色空间转换到另一种颜色空间,然后将彩色图像灰度化并二值化。接下来执行边缘检测操作,对不规则的圆形物体使用最小二乘法拟合圆心坐标和半径大小。最终目标是获取该非标准圆形对象的确切几何参数,即其圆心位置与直径尺寸。
  • MATLAB曲线资料.zip
    优质
    本资源为《MATLAB最小二乘法曲线拟合资料》,包含详细文档与示例代码,旨在帮助用户掌握利用MATLAB进行数据拟合的方法技巧。 本段落详细介绍了多项式拟合的实现方法(包括代码、注释及运行截图),并解释了相关函数的用法,并通过一些例子进行了深入讲解。内容详尽且易于理解。
  • lsqcurvefit.zip_lengthxmc_outside4mj Python实现分段
    优质
    本资源提供了使用Python实现分段函数拟合的方法,采用最小二乘法优化技术,适用于科研和工程数据分析中的复杂模型拟合问题。 可以使用lsqcurvefit或nlinfit函数实现最小二乘法拟合,并且能够对复杂分段函数进行最小二乘法拟合。
  • 优质
    最小二乘法圆的拟合是一种数学技术,用于通过给定的数据点集找到最佳圆形匹配。这种方法基于最小化所有数据点到所拟合圆周的距离平方和的原则,广泛应用于工程、统计学及计算机视觉等领域。 对于给定的代码片段,可以进行如下简化: ```cpp for(int i = 0; i < n; ++i) { int x = samples[i].x; int y = samples[i].y; X1 += x; Y1 += y; X2 += x * x; Y2 += y * y; X3 += x * x * x; Y3 += y * y * y; X1Y1 += x * y; X1Y2 += x * y * y; X2Y1 += x * x * y; } ``` 这样代码更简洁,同时保持了原有的计算逻辑。
  • 基于MATLAB
    优质
    本研究探讨了利用最小二乘法在MATLAB环境中进行圆曲线拟合的方法与应用,提供了一种高效准确的数据分析工具。 在MATLAB上编写的最小二乘法圆拟合程序经过了优化,计算速度更快,并且包含详细的注释。
  • MATLAB图像
    优质
    本简介探讨在MATLAB环境中运用最小二乘法进行图像数据拟合的技术与应用,旨在优化曲线和曲面拟合效果。通过实例分析,解释如何利用该方法解决实际问题。 使用Matlab进行最小二乘拟合图像;可以处理任意数量的数据点。用户能够查看截距和斜率,并且图表带有网格功能。默认的线性区间为600,但可以根据实际需求调整。此外,该方法还展示了最大非线性的程度,并在图例中明确标识每个数据集的内容。
  • MATLAB线性
    优质
    本简介探讨在MATLAB环境下应用最小二乘法进行线性数据拟合的技术和方法,旨在帮助用户掌握如何通过编程实现对实验或观测数据的有效分析。 MATLAB 最小二乘法 线性拟合算法 可用于计算线性相关系数。
  • 与多项式曲线
    优质
    最小二乘法与多项式曲线拟合小工具是一款实用的数据分析软件,采用最小二乘法原理,帮助用户快速进行数据拟合和预测,适用于科学研究、工程设计等领域。 一款用于曲线拟合的小软件采用最小二乘法进行多项式拟合,非常实用。该软件可以直接显示拟合前的数据及拟合后的数据曲线,并且可以保存图片。