多点最小二乘法平面方程拟合计算
最小二乘法平面拟合
最小二乘法平面拟合在介绍平面拟合之前,我先给大家介绍一下有关平面的相关知识(相关介绍来自QVPak 3D,日本三丰)Definition of the Plane FeatureA plane feature is reported as the projection of the centroid of the points used to fit the plane, which is projected onto the plane feature, a measurement of the direction measured as an angle, a measurement of the flatness of the plane and a measurement of the parallelism of the plane.If measured in a Cartesian coordinate system, the coordinates of the plane's centroid are reported as follows:X: The distance from the origin to the centroid, as measured along the x-axis.Y: The distance from the origin to the centroid, as measured along the y-axis.Z: The distance from the origin to the centroid, as measured along the z-axis.If measured in a Cylindrical coordinate system, the coordinates of the plane's centroid are reported as follows:R: The distance from the z-axis of the coordinate system to the centroid, as measured within a plane which contains the centroid and is orthogonal to the z-axis of the coordinate system.A: The direction, measured as an angle, between a reference radius vector and a radius vector that contains the centroid and is projected onto the xy-plane. The reference radius vector may be considered to be the x-axis.Z: The height from the origin to the centroid in the cylindrical coordinate system, as measured along the z-axis.The other attributes of the plane feature are:Angle: The angle between the projection of the plane’s normal vector onto the xy-plane and the x-axis of the current coordinate system.X-angle: The angle between the plane’s normal vector and the x-axis of the current coordinate system. (X-Angle = arc cosine k). The x-angle is a positive number between 0 and 180 degrees.Y-angle: The angle between the plane’s normal vector and the y-axis of the current coordinate system. (Y-Angle = arc cosine l). The y-angle is a positive number between 0 and 180 degrees.Z-angle: The angle between the plane’s normal vector and the z-axis of the current coordinate system. (Z-Angle = arc cosine m). The z-angle is a positive number between 0 and 180 degrees.Flatness: Flatness is a condition for which an element of a surface is in a plane.Flatness is reported as the width of the zone formed by two closest parallel planes that fully contain the point set used to fit the plane feature. A value of zero indicates perfect flatness.Flatness (minimum): The distance from the fitted plane to the measured point farthest below the fitted plain in the point set. Above and below are determined by the direction of the plane vector. See Explanation of Max/Min distance in different cases.Flatness (maximum): The distance from the fitted plane to the measured point farthest above the fitted plain in the point set. Above and below are determined by the direction of the plane vector. See Explanation of Max/Min distance in different cases.Parallelism: The condition of a feature, projected to a certain plane, being equidistant at all elements from a datum (reference). Quantitatively, parallelism is defined as the absolute distant difference between the farthest and closest points from the datum.Parallelism is evaluated relative to a reference line or xy-plane. When evaluating a set of points with a reference line, parallelism uses the projections of the points and reference line onto the xy-plane in the current coordinate system, or z/ref plane feature, and is specified as a zone tolerance. The z/ref plane feature is a plane including the reference line and parallel to (or including) the z-axis. When evaluating a set of points with a xy-plane, parallelism is calculated in three-dimensional space.Parallelism (minimum): The distance from the referenced line or plane to the point in the point set with the least value (least positive value if all evaluated points are positive, or most negative value if evaluatedpoints include negative values). See Explanation of Max/Min distance in different cases.Parallelism (maximum): The distance from the reference line or plane to the point in the point set with the greatest value (most positive value if evaluated points include positive values, or least negative value if all evaluated points are negative). See Explanation of Max/Min distance in different cases.平面相关知识:算法如下:VB源代码:Option ExplicitPublic Const PI = 3.97Public Type tagPointx As Doubley As Doublez As DoubleEnd TypePublic Type tagLine2Dk As Double 'Slope ,K is the "K" of "y=kx+b"b As Double 'intercept,B is the "B" of "y=kx+b"Angle As Double 'arctg(k) '0 to 180 degStraightness As DoubleRSQ As DoubleEnd TypePublic Type tagLine3D'3D line's formula is showing as following.'1)|Ax +By +Z+D =0' |A1x+B1y+z+D1=0'2)(x-x0)/m=(y-y0)/n=(z-z0)/p----(x-x0)/m=(y-y0)/n=z/1'3)x=mt+x0,y=nt+y0,z=pt+z0'Only point's coordinate is (a+b*Z, c+d*Z,Z),so the line's vector is {b,d,1}x As Doubley As Doublez As Doublex0 As Double ' Added on Jul.1st,2009y0 As Double ' Added on Jul.1st,2009z0 As Doublem As Double '(x-x0)/m=(y-y0)/n=(z-z0)/p ,same as :z=a+bx ,z=c+dyn As Doublep As Double 'vector s={m,n,p}Angle As DoublexAn As DoubleyAn As DoublezAn As DoubleStraightness As DoubleMinSt As DoubleMaxSt As DoubleEnd TypePublic Type tagCirclex As Doubley As Doublez As Doubler As Doubled As DoubleCircular As DoubleEnd TypePublic Type tagVectora As Doubleb As Doublec As DoubleEnd TypeType tagPlanex As Double 'The distance from the origin to the centroid, as measured along the x-axis.y As Double 'The distance from the origin to the centroid, as measured along the y-axisz As Double 'The distance from the origin to the centroid, as measured along the z-axis'Z + A*x + B*y + C =0 z's coefficient is just 1ax As Double 'coefficient of Xby As Double 'coefficient of Ycz As Doubled As Double 'Constant CAngle As DoublexAn As DoubleYAn as DoublezAn As DoubleFlat As DoubleMinFlat As DoubleEnd Type'*************************************************************' 函数名:PlaneSet' 功能:求拟合平面(相关参数)' 参数: dataRaw - tagPoint型自定义点类型(x,y,z),数组' PlaneSet – tagPlane 其值返回为平面圆相关参数' 返回值:Long型,失败为0,成功为-1'*************************************************************Public Function PlaneSet(dataRaw() As tagPoint, Plane As tagPlane) As Long 'z+Ax+BY+C=0PlaneSet = 0Dim lb As Long, ub As Long, MaxF As Double, MinF As Double, tmp As Doublelb = LBound(dataRaw): ub = UBound(dataRaw)If ub - lb + 1 < 4 Then Exit FunctionDim i As Long, n As Longn = ub - lb + 1Dim x As Double, y As Double, z As DoubleDim XY As Double, XZ As Double, YZ As DoubleDim X2 As Double, Y2 As DoubleDim a As Double, b As Double, c As Double, d As DoubleDim a1 As Double, b1 As Double, z1 As DoubleDim a2 As Double, b2 As Double, z2 As DoubleDim n1 As tagVector '{.ax,by,1} s1Dim n2 As tagVector '{0,0,N} XY plane s2Dim n3 As tagVector 'line projected planeDim SLine As tagVectorDim xLine As tagVector '{1,0,0}Dim yLine As tagVector '{1,0,0}Dim zLine As tagVector '{1,0,0}Dim VectorPlane As tagVectorxLine.a = 1: xLine.b = 0: xLine.c = 0yLine.a = 0: yLine.b = 1: yLine.c = 0zLine.a = 0: zLine.b = 0: zLine.c = 1For i = lb To ubWith dataRaw(i)x = x + .xy = y + .yz = z + .zXY = XY + .x * .yXZ = XZ + .x * .zYZ = YZ + .y * .zX2 = X2 + .x ^ 2Y2 = Y2 + .y ^ 2End WithNext iz1 = n * XZ - x * z 'e=z-Ax-By-C z=Ax+By+Da1 = n * X2 - x ^ 2b1 = n * XY - x * yz2 = n * YZ - y * za2 = n * XY - x * yb2 = n * Y2 - y ^ 2a = (z1 * b2 - z2 * b1) / (a1 * b2 - a2 * b1)b = (a1 * z2 - a2 * z1) / (a1 * b2 - a2 * b1)c = 1d = (z - a * x - b * y) / nWith Plane.x = x / (ub - lb + 1).y = y / (ub - lb + 1).z = z / (ub - lb + 1)'sum(Mi *Ri)/sum(Mi) ,Mi is mass . here Mi is seted to be 1 and .z is just the average of z.Ax = -a.By = -b.Cz = 1.d = -d 'z=Ax+By+D-----Ax+By+Z+D=0VectorPlane.a = .Ax: VectorPlane.b = .By: VectorPlane.c = 1.xAn = Intersect(VectorPlane, xLine).yAn = Intersect(VectorPlane, yLine).zAn = Intersect(VectorPlane, zLine)n1.a = .Ax: n1.b = .By: n1.c = 1SLine.a = .Ax: SLine.b = .By: SLine.c = 0.Angle = Intersect(xLine, SLine) '(xLine.A * SLine.A + xLine.A * SLine.B + xLine.C * SLine.C)If SLine.b < 0 Then .Angle = 360 - .AngleFor i = lb To ubPointToPlane dataRaw(i), Plane, tmp, 0If i = lb ThenMaxF = tmp: MinF = tmpElseIf MaxF < tmp Then MaxF = tmpIf MinF > tmp Then MinF = tmpEnd IfNext i.MaxFlat = MaxF.MinFlat = MinF.Flat = MaxF - MinFEnd WithPlaneSet = -1End Function' 函数名:VectorMulti' 功能:求两向量的积,结果存放于参数rtV3中' 参数: v1 - tagVector' v2 - tagVector' rtV3 -tagVector'*************************************************************Public Function VectorMulti(v1 As tagVector, v2 As tagVector, rtv3 As tagVector) As Long'rtV3=v1*v2=|i j k |'|v1.A v1.B v1.C|'|v2.A v2.B v2.C|'rtv3.A=(v1.B*v2.c-v2.B*v1.C) 'i'rtV3.B=-(v1.A*v2.C-v2.A*v1.C) 'j'rtV3.C=(v1.A*v2.B-v2.A*V1.B) 'krtv3.a = (v1.b * v2.c - v2.b * v1.c)rtv3.b = -(v1.a * v2.c - v2.a * v1.c)rtv3.c = (v1.a * v2.b - v2.a * v1.b)End Function'************************************************************' 函数名:VectorN' 功能:求两向量的数量积,结果存放于参数rtV3中' 参数: v1 - tagVector' v2 - tagVector' rtV3 -tagVector'*************************************************************Public Function VectorN(v1 As tagVector, v2 As tagVector, rtv3 As tagVector) As Longrtv3.a = v1.a * v2.artv3.b = v1.b * v2.brtv3.c = v1.c * v2.cEnd Function'*************************************************************' 函数名:Intersect' 功能:求两向量之间的夹角' 参数: v1 - tagVector' v2 - tagVector' LinePlane -long 0:表示两直线之间的夹角,其它值:表示如线与平面之间,平面与平面之间的夹角(0~90)' 返回值:Double型,单位:度.'*************************************************************Public Function Intersect(v1 As tagVector, v2 As tagVector, Optional LinePlane As Long = 0) As Double'LinePlane 0 :line -line ,1:line --PlaneDim tmp As Double, tmpSqr1 As Double, tmpSqr2 As Doubletmp = (v1.a * v2.a + v1.b * v2.b + v1.c * v2.c)'MsgBox tmptmpSqr1 = Sqr(v1.a ^ 2 + v1.b ^ 2 + v1.c ^ 2)tmpSqr2 = Sqr(v2.a ^ 2 + v2.b ^ 2 + v2.c ^ 2)If tmpSqr1 <> 0 ThenIf tmpSqr2 <> 0 Thentmp = tmp / tmpSqr1 / tmpSqr2Elsetmp = tmp / tmpSqr1End IfElseIf tmpSqr2 <> 0 Thentmp = tmp / tmpSqr2Elsetmp = 0End IfEnd IfIf LinePlane <> 0 Thentmp = Abs(tmp)End IfIf -tmp * tmp + 1 <> 0 Thentmp = Atn(-tmp / Sqr(-tmp * tmp + 1)) + 2 * Atn(1)tmp = tmp / PI * 180Elsetmp = 90End IfIntersect = tmpEnd Function'*************************************************************' 函数名:PointToPlane' 功能:求点到平面的距离' 参数: dataRaw - tagPoint型自定义点类型(x,y,z)' Plane - tagPlane Double' RtnDistance -Double 其值为点到直线的距离. ' AbsDist -Long 0:点到平面距离(有正有负),其它值:点到平面距离(绝对值)' 返回值:Long型,失败为0,成功为-1'*************************************************************Public Function PointToPlane(dataRaw As tagPoint, Plane As tagPlane, rtnDistance As Double, Optional AbsDist As Long = 0) As Long Dim i As Long, lb As Long, ub As Long, tmp As DoubleWith Planetmp = (.ax *dataRaw.x + .by *dataRaw.y + .cz * dataRaw.z + .d)/ Sqr(.ax ^ 2 + .by ^ 2 + .cz ^ 2)If AbsDist <> 0 Thentmp = Abs(tmp)End IfEnd WithrtnDistance = tmpEnd Function'*************************************************************' 函数名:PointToLine' 功能:求点到直线的距离' 参数: dataRaw - tagPoint型自定义点类型(x,y,z)' nLine3D - tagLine3D Double' RtnDistance -Double 其值为点到直线的距离. ' 返回值:Long型,失败为0,成功为-1'*************************************************************Public Function PointToLine(dataRaw As tagPoint, nLine3D As tagLine3D, rtnDistance As Double) As LongDim tmp As Double, d As Double, t As DoubleDim Dataraw0 As tagPointWith nLine3D'直线{m,n,1}为平面:ax+by+z+d=0的法线,所以平面法线向量{a,b,1}={m,n,1}'点(dataRaw)过平面:ax+by+z+d=0, 求出dd = -.m * dataRaw.x - .n * dataRaw.y - .p * dataRaw.z '.p=1'直线与平面相交,将(x-xo)/m=(y-y0)/n=z=t ' x=m*t+x0 ; y=n*t+yo z=t 代入平面, 求得tt = -(d + .m * .x0 + .n * .y0) / (.m ^ 2 + .n ^ 2 + 1)Dataraw0.x = .m * t + .x0Dataraw0.y = .n * t + .y0Dataraw0.z = .p * t + .z0rtnDistance = Sqr((Dataraw0.x - dataRaw.x) ^ 2 + _(Dataraw0.y - dataRaw.y) ^ 2 + _(Dataraw0.z -dataRaw.z) ^ 2)End With End Function。
点云最小二乘法拟合平面公式
点云最小二乘法拟合平面公式点云最小二乘法拟合平面公式是许多计算机视觉和计算机图形学应用中的一个关键问题。
下面我们将详细介绍该公式的推导和使用方法。
一、最小二乘法最小二乘法是一种用于优化拟合曲线的方法,其主要思想是通过最小化拟合函数与实际观测值之间的误差来找到最佳拟合曲线。
在点云最小二乘法拟合平面中,我们将使用最小二乘法来找到最佳平面参数。
二、点云最小二乘法拟合平面公式假设有n个三维点,分别为(x1, y1, z1), (x2, y2, z2), ..., (xn, yn, zn),我们要使用最小二乘法拟合一个平面方程z=ax+by+c。
我们可以将该方程改写为z=ax+by-c,然后将其看作一个关于未知数a、b和c的线性方程组:⎧⎪⎨⎪⎩x1 y1 1 x2 y2 1 … xn yn 1⎫⎪⎬⎪⎭⎧⎪⎨⎪⎩a b c⎫⎪⎬⎪⎭ =⎧⎪⎨⎪⎩z1 z2 … zn⎫⎪⎬⎪⎭其中,左侧系数矩阵的第i行为(xi, yi, 1),右侧常数项向量的第i个元素为zi。
我们可以使用最小二乘法求解上述线性方程组,具体方法包括计算系数矩阵的转置A^T与系数矩阵A的乘积A^T*A,然后计算矩阵的逆(A^T*A)^(-1)和A^T与常数项向量的乘积A^T*b,最后解出未知数向量x=(a,b,-c)^T,即可得到拟合平面的方程。
三、实现方法实现点云最小二乘法拟合平面公式的方法通常包括以下步骤:1. 读取点云数据,构建系数矩阵A和常数项向量b。
2. 计算矩阵A^T*A、矩阵(A^T*A)^(-1)和向量A^T*b。
3. 计算未知数向量x=A^T*A)^(-1)*A^T*b,即可得到平面方程。
4. 可以使用拟合平面方程对点云数据进行投影、重建等操作。
四、应用领域点云最小二乘法拟合平面公式广泛应用于计算机视觉和计算机图形学领域。
例如,在三维重建、点云配准、机器人导航、三维打印等方面都需要使用该公式来寻找最佳平面参数。
总之,点云最小二乘法拟合平面公式是现代计算机科学的重要组成部分,对实现一些最前沿的技术具有重要意义。
最小二乘法拟合 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术它通过
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------最小二乘法拟合最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术它通过最小二乘法拟合最小二乘法(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。
对给定数据点{(Xi,Yi)}(i=0,1,,m),在取定的函数类中,求p(x),使误差的平方和 E最小,E=[p(Xi)-Yi]。
从几何意义上讲,就是寻求与给定点 {(Xi,Yi)}(i=0,1,,m)的距离平方和为最小的曲线 y=p(x)。
函数 p(x)称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数 p(x)的方法称为曲线拟合的最小二乘法。
Matlab 程序代码disp(‘请以向量的形式输入x,y.’) x=input(‘x=‘); y=input(‘y=‘); nx = length(x); ny = length(y); n = length(x); if nx == ny x1 = x(1); xn = x(n); % n 个数据可以拟合(n-1)阶多项式,高阶多项式多次求导,数值特性变差disp(‘通过下面的交互式图形,你可以事先估计一下你要拟合的1 / 3多项式的阶数,方便下面的计算.’) disp(‘polytool()是交互式函数,在图形上方[Degree]框中输入阶数,右击左下角的[Export]输出图形’) disp(‘回车打开polytool 交互式界面’) pause; polytool(x,y,1) % 观察多项式拟合的图形,选择置信区间最小的多项式阶数disp(‘回车继续进行拟合’) pause; % (2)-----计算多项式的各项系数和拟合值m=input(‘ 输入多项式拟合的阶数 m = ‘); [p,S]=polyfit(x,y,m); disp ‘ 输出多项式的各项系数’ fprintf (1,’ a = %3.16f \n’,p) disp ‘ 输出多项式的有关信息S’ disp (S) [yh,delta]=polyconf(p,x,S); disp ‘ 观测数据拟合数据’ disp ‘ x y yh’for i = 1 : n xy = [x(i) y(i) yh(i)]; disp (xy) end % (3)-----绘制观测数据离散点图和多项式曲线plot(x,y,’r.’) title(‘\bf 实验数据离散点图 / 多项式曲线\it y = a0+a1x+a2x +a3x +...’) grid hold on; xi=[x1:0.1:xn]; yi=polyval(p,xi); plot(xi,yi,’k-’) % (4)-----拟合效果和精度检验Q=sum((y-yh).); SGM = sqrt(Q / (n - 2)); RR = sum((yh-mean(y)).)/sum((y-mean(y)). ); fprintf (1,’ 剩余平方和 Q = %3.6f \n’,Q) fprintf (‘\n’) fprintf (1,’ 标准误差 Sigma = %3.6f \n’,SGM) fprintf (‘\n’) fprintf (1,’ 相关指数 RR = %3.6f \n’,RR) fprintf (‘\n’) disp(‘请输入你所需要拟合的数据点,若没有请按回车键结束程序.’) fprintf (‘\n’) x0=input(‘ 输入插值点x0 = ‘); y0=polyval(p,x0); fprintf (1,’ 输出插值点拟合函数值 y0 = %3.4f \n’,y0) else---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------disp(‘输入的数据有误,请重新运行程序并输入正确的数据。
最小二乘拟合平面方法
最小二乘拟合平面方法《嘿,你了解最小二乘拟合平面方法不?》嘿,大家好!今天咱们来聊聊这个听上去很专业很高大上的“最小二乘拟合平面方法”。
想象一下,要是数学也能变得像咱平时唠嗑那么轻松该多好哇!其实吧,这最小二乘拟合平面方法呢,就像是一个超级厉害的“整形大师”!只不过呢,它不是给人的脸整形,而是给一堆数据整形。
咱平时不是会遇到好多的数据嘛,乱七八糟的,但又想从里面找到点规律。
这时候最小二乘拟合平面方法就闪亮登场啦!它能把这些零散的数据点变得乖乖听话,给它们整出一个平面来。
这个平面就好像是给这些数据点找到了一个舒适的“家”,让它们不再四处乱跑。
比如,你要研究房价和地理位置、房屋面积的关系,它就能帮你弄出一个平面来,让你大致搞清楚这里面的门道。
我第一次接触这个方法的时候啊,那可真是有点懵。
看着那一堆公式和计算,我脑袋都大了一圈。
心想:哎呀妈呀,这是要闹哪样啊!不过呢,等我慢慢静下心来,一点一点去理解,发现它其实也没那么恐怖啦。
就像生活中好多看起来很难的事情,只要我们鼓起勇气去面对,静下心来研究,总能找到解决的办法。
最小二乘拟合平面方法也是这样,虽然它一开始可能会让你有点头疼,但是当你搞懂了它的原理,学会了运用它,你就会发现它的神奇之处啦!而且啊,当你用它成功解决了一个问题,那种成就感简直爆棚!就好像你是个超级英雄,一下子就把那些捣乱的数据给收服了。
所以呀,别被这个方法的名字给吓到啦。
它就像一个隐藏的宝藏,等着我们去挖掘呢!大家都勇敢地去尝试尝试,说不定你会发现一个全新的数学世界哦。
嘿嘿,就让我们和这个“最小二乘拟合平面方法”愉快地玩耍吧!怎么样,是不是感觉也没那么难了呢?加油哦!。
最小二乘拟合平面直线公式
最小二乘拟合平面直线公式最小二乘法是一种常用的数据拟合方法,可以通过最小化误差平方和来找到最佳拟合函数的参数。
在平面直线拟合问题中,最小二乘法可以帮助我们找到最佳的直线拟合模型。
平面直线拟合问题是指给定一组二维数据点,我们需要找到一条直线来拟合这些点,使得拟合直线与数据点的误差最小。
这个问题可以用最小二乘法来解决。
我们需要定义拟合直线的数学模型。
假设拟合直线的方程为y = mx + b,其中m是斜率,b是截距。
我们的目标是找到最佳的斜率和截距,使得拟合直线与数据点的误差最小。
为了使用最小二乘法,我们需要定义误差的计算方法。
在平面直线拟合问题中,常用的误差计算方法是计算每个数据点到拟合直线的垂直距离的平方和。
假设数据点的坐标为(xi, yi),拟合直线的方程为y = mx + b,则第i个数据点到拟合直线的垂直距离为:di = yi - (mx + b)我们的目标是最小化所有数据点的垂直距离的平方和,即最小化以下函数:S = Σ(di^2) = Σ(yi - mx - b)^2为了找到最佳的斜率m和截距b,我们需要对S进行求导并令导数为0。
通过求导计算,我们可以得到以下两个方程:Σ(xi * di) = Σ(xi * yi) - m * Σ(xi^2) - b * Σ(xi)Σ(di) = Σ(yi) - m * Σ(xi) - nb这是一个线性方程组,其中未知数是斜率m和截距b。
通过解这个方程组,我们可以得到最佳的斜率和截距,从而得到最佳的拟合直线。
在实际应用中,我们可以使用计算软件或编程语言来求解这个线性方程组。
通过输入数据点的坐标,我们可以得到最佳的拟合直线的斜率和截距。
最小二乘拟合平面直线公式可以帮助我们在给定一组二维数据点时,找到最佳的直线拟合模型。
通过最小化误差平方和,我们可以求解得到最佳的斜率和截距,从而得到最佳的拟合直线。
这个方法在数据分析、回归分析等领域都有广泛的应用。
最小二乘线性及平面拟合原理及C++实现
最⼩⼆乘线性及平⾯拟合原理及C++实现⼀、线性最⼩⼆乘拟合使⽤⼀个简单函数在整体上逼近已知函数,使其在整体上尽可能与原始数据曲线近似。
记为:称之为拟合曲线,若该函数为插值多项式,则所有偏差为零。
但实际情况中,我们不可能要求近似曲线y =严格通过这么多数据点。
但为了使其尽可能反映所给数据的变化趋势,我们可以要求偏差的绝对值尽可能⼩,甚⾄是所有偏差中的最⼤值尽可能⼩。
我们可以通过使选取的近似曲线在节点x i处的偏差的平⽅和达到最⼩来实现这⼀⽬标,这⼀原则就是最⼩⼆乘原则。
按最⼩原则选择的拟合曲线就称为最⼩⼆乘拟合曲线,此⽅法称为最⼩⼆乘法。
实⽤公式推导:假设我们此处有这样⼀组数据点,这些点的分布接近于在⼀条直线上,因此选⼀条直线(⼀条曲线则加⼊对应⽅程推导)来拟合这组数据,令:根据最⼩⼆乘原则,有:令a0,a1为未知数,则此处转换为求⼆元函数S(a0,a1)的极⼩点问题:由此可得:联⽴解得:即得到了待求的拟合直线段。
C++实现:bool gFittingLine(double *xArray, double *yArray, int firstIndex, int lastIndex,double &a, double &b){ int count = lastIndex-firstIndex+1;if(count < 2) return false;double s0 = (double)count, s1 = 0, s2 = 0, t0 = 0, t1 = 0;for(int i=firstIndex;i<=lastIndex;i++){s1 += xArray[i];s2 += (xArray[i]*xArray[i]);t0 += yArray[i];t1 += (xArray[i]*yArray[i]);}double d = s0*s2-s1*s1;b = (s2*t0-s1*t1)/d;a = (s0*t1-s1*t0)/d;return true;} 实现对⼆维平⾯离散点的曲线拟合⼆、最⼩⼆乘⾯拟合对空间中的⼀系列散点,寻求⼀个近似平⾯,与线性最⼩⼆乘⼀样,只是变换了拟合⽅程:使⽤平⾯的⼀般⽅程:Ax + By + CZ + D = 0可以令平⾯⽅程为:由最⼩⼆乘法知:同样分别取 a0,a1,a2的偏导数:即是:换算为矩阵形式有:可以直接通过克拉默法则求出a0,a1,a2的⾏列式表达式,有:c++实现(gDaterm3() 为⾃定义的三阶⾏列式计算函数):bool gFittingPlane(double *x, double *y, double *z, int n, double &a, double &b, double &c) {int i;double x1, x2, y1, y2, z1, xz, yz, xy, r;x1 = x2 = y1 = y2 = z1 = xz = yz = xy = 0;for(i=0; i<n; i++){x1 += x[i];x2 += x[i]*x[i];xz += x[i]*z[i];y1 += y[i];y2 += y[i]*y[i];yz += y[i]*z[i];z1 += z[i];xy += x[i]*y[i];}r = gDeterm3(x2, xy, x1, xy, y2, y1, x1, y1, n);if(IS_ZERO(r)) return false;a = gDeterm3(xz, xy, x1, yz, y2, y1, z1, y1, n) / r;b = gDeterm3(x2, xz, x1, xy, yz, y1, x1, z1, n) / r;c = gDeterm3(x2, xy, xz, xy, y2, yz, x1, y1, z1) / r;return true;}。
平面拟合最小二乘法
平面拟合的最小二乘法
说起平面拟合的最小二乘法,咱四川人也得懂点科学撒。
这个方法,说白了,就是找一个最平的平面,让它尽量多地穿过或者靠近给定的那些点。
你看哈,假如手头有一堆乱糟糟的点,就像咱们吃火锅时点的那些菜,七零八落地摆在桌子上。
现在,你想用一个平面来盖住或者尽量接近这些点,咋个办呢?这时候,最小二乘法就派上用场了。
它就像是咱们四川的厨师,手艺高超,能把那些杂七杂八的点“捋顺”了,用一个平面去拟合它们。
这个平面,不是随便找的,而是要让所有点到这个平面的距离的平方和最小。
为啥子要平方和最小呢?因为这样可以保证误差的分布最均匀,不会出现大的偏差。
具体咋个操作呢?说起来也简单,就是通过数学计算,找出一个平面的方程,这个方程能让那些点到平面的距离的平方和最小。
这个方程,就是咱们要找的那个最平的平面。
最小二乘法,听起来高大上,其实原理并不复杂。
它就像是咱们四川人打麻将,虽然牌面千变万化,但总能找到一种最优的打法,让胡牌的机会最大。
同样地,最小二乘法也是通过计算,找到一种最优的平面拟合方式,让那些点尽量多地被平面“罩住”。
所以说,别看这个方法名字怪,其实它挺实用的,在很多领域都能派上用场。
咱们四川人,也得与时俱进,学点科学知识,才能更好地应对生活中的各种挑战嘛。
多点定位算法 最小二乘
多点定位算法最小二乘
多点定位算法最小二乘是一种常用于解决多点定位问题的数学
方法。
该算法的目标是通过最小化误差的平方和来估计未知点的位置。
它在无网络信息的情况下,依靠一组测量数据来计算未知点的坐标。
在多点定位问题中,我们假设已知一组已知点的坐标,以及这些
已知点到未知点的测量距离。
我们的目标是通过这些测量数据来估计
未知点的坐标。
最小二乘算法使用的原理是通过最小化测量误差的平方和来确定
未知点的位置。
通过使用迭代算法,我们可以逐步调整估计的坐标值,直到达到最小误差。
具体操作中,最小二乘算法将测量数据转化为数学方程,其中包
括未知点的坐标和测量距离。
通过建立一个误差函数,根据未知点的
坐标和测量数据计算出误差值。
然后,算法通过迭代的方式调整未知
点的坐标值,使误差函数的值逐渐趋于最小。
最小二乘算法在实际应用中有着广泛的应用。
例如,在无线定位、导航系统和地理信息系统中,多点定位算法最小二乘被用于计算GPS
接收器的位置。
它也可以应用于其他领域,如无线传感器网络和机器
人导航。
总的来说,多点定位算法最小二乘是一种有效的数学方法,用于
解决多点定位问题。
通过最小化误差的平方和,该算法可以估计未知
点的位置,具有广泛的应用价值。
计算拟合最小二乘平面
教师假期的研修计划一、研修目标确立清晰的研修目标是制定计划的第一步。
教师应根据自身教学实践和专业发展需求,设定具体可行的研修目标。
这些目标可以是提高教学方法的多样性、深化学科专业知识、掌握新的教育技术等。
二、时间规划假期时间有限,合理规划时间是确保研修效果的前提。
教师应将假期时间分为几个阶段,每个阶段设定不同的学习重点。
例如,前期可以用于集中学习理论知识,中期进行教学案例分析和讨论,后期则着重于实践操作和总结反思。
三、研修内容研修内容的选取应与设定的研修目标相匹配。
具体内容可以包括:- 参加线上或线下的专业培训课程,如教学法、心理学、课程改革等;- 阅读专业书籍和最新的教育研究文章,拓宽知识视野;- 观摩优秀教师的教学视频,学习先进的教学理念和方法;- 参与教研活动,与同行交流教学经验和问题;- 实践新的教学策略,通过小规模的试教来检验学习成果。
四、资源整合有效的资源整合能够为教师研修提供丰富的学习材料。
教师可以利用学校图书馆、教育网站、专业论坛等资源,获取所需的学习资料。
同时,也可以建立学习小组,与同事共同探讨和学习。
五、评估反馈研修的效果需要通过评估来检验。
教师可以在研修结束后,通过自我评价、同行评议、学生反馈等方式,对研修成果进行评估。
这一过程有助于教师发现不足,为下一步的专业发展提供方向。
六、持续动力保持学习的持续动力是完成研修计划的关键。
教师可以通过设立小目标、奖励机制等方式,激励自己坚持学习。
同时,保持积极的心态,对待每一次学习都充满热情和期待。
结语。
matlab 多点利用最小二乘法拟合二次函数方程
Matlab是一种用于数学计算和工程䇹算的高级语言和交互式环境。
在Matlab中,利用最小二乘法来拟合二次函数方程是一种常见的数据分析方法,可以通过拟合得到二次函数的系数,从而更好地理解和分析实际问题中的数据。
1. 理论基础最小二乘法是一种数学优化方法,用于寻找真实数据与拟合函数之间的最小误差。
在拟合二次函数方程时,我们可以将拟合方程写成如下形式:y = a*x^2 + b*x + c其中,a、b、c分别为二次函数的系数,x和y分别为自变量和因变量。
2. Matlab中的多点利用最小二乘法在Matlab中,可以使用polyfit函数来实现对多点数据进行二次函数拟合。
其基本语法为:p = polyfit(x, y, n)其中,x和y分别为输入的数据点,n为二次函数的次数。
3. 示例代码下面给出一个简单的示例代码来演示如何在Matlab中进行多点利用最小二乘法拟合二次函数方程:```Matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [3.1, 4.9, 7.2, 9.8, 12.5];p = polyfit(x, y, 2);```在这个例子中,我们输入了5个数据点,然后利用polyfit函数对这些数据点进行二次函数拟合,得到了二次函数的系数p。
4. 结果分析经过拟合得到的二次函数系数p为:p = [0.1, 0.2, 3]这意味着拟合得到的二次函数方程为:y = 0.1*x^2 + 0.2*x + 3通过这个拟合方程,我们可以更好地理解和分析实际数据的趋势和规律。
5. 需要注意的问题在利用最小二乘法拟合二次函数方程时,需要注意以下几个问题:- 数据的选择:数据点的选择对拟合结果会有很大的影响,需要根据实际问题合理选择数据点。
- 拟合精度:拟合得到的二次函数方程的精度取决于数据的质量和数量,需要谨慎选择拟合的次数。
利用最小二乘法在Matlab中拟合二次函数方程是一种常见且有效的数据分析方法,通过对实际数据进行拟合,可以更好地理解和分析数据规律。
最小二乘法拟合平面原理
最小二乘法拟合平面原理最小二乘法拟合平面原理,这个名字听起来是不是有点高大上?其实它就像我们生活中的一些小窍门,能帮助我们更好地理解复杂的数据。
想象一下,你正在参加一个朋友的聚会,大家在聊天,你突然发现有个小问题:你们的身高、体重和爱吃的食物之间似乎有什么关系。
你心想,不如用个简单的办法来看看这些数据之间的联系。
于是,最小二乘法就派上用场了,真是个好帮手。
先来聊聊最小二乘法的由来。
这个名字是从“最小化误差”的理念中来的,听起来复杂,但其实就是想要找到一个“最佳”的解决方案。
就像我们打麻将时,心里想着怎么才能出牌最优,赢得最多一样。
我们想要找到一条线,或者说一个平面,让这些身高、体重和食物之间的关系更清晰。
想象一下,你在白板上画了一条线,虽然你可能画得不太好,但只要尽量让线距离每个点都近一点就行。
是不是很简单?我们来看看这个方法的基本思路。
你有一堆数据点,像星星一样散落在纸上。
我们要做的就是画一条线,尽量让这条线离这些点最近。
就像找工作一样,目标是找到最合适的岗位,最小化那些不必要的错误。
为了做到这一点,我们需要计算每个数据点到线的距离,然后把这些距离的平方加起来,这就是“最小二乘法”这个名字的由来。
你可以把这些距离想象成是小小的惩罚,每个数据点越远,它的惩罚就越大。
然后,我们开始动手计算。
通过一些数学运算,我们可以得到线的斜率和截距,这就像一把钥匙,打开了理解数据的大门。
你会发现,随着这些计算的进行,最终得到的线性方程就像一位大师,带你走出迷雾,给你指明了方向。
就好比你在一个陌生的城市,终于找到了一张清晰的地图,心里那个高兴啊,真是无与伦比!在实际应用中,最小二乘法可以帮助我们解决很多实际问题。
比如,商家想知道顾客的消费行为、医生想分析病人的健康指标,甚至学生想评估自己的学习效果,都可以用上这个方法。
想想看,生活中到处都是数据,如何将这些数据有效地转化为有用的信息,最小二乘法无疑是一个非常实用的工具。
多个点最小二乘法拟合圆心
多个点最小二乘法拟合圆心
最小二乘法可以用于多个点拟合圆心。
该方法的基本步骤如下:
1. 定义变量:设圆心为$(x_0,y_0)$,半径为$r$,数据点为$\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\ldots,(x_n,y_n)\}$。
2. 构建模型:对于每个数据点$(x_i,y_i)$,计算它到圆心的距离$d_i$,并计算所有距离的平方和$S$。
$S=\sum(d_i^2)$。
3. 求解最优解:对$S$关于$x_0,y_0$和$r$求极小值,即求解函数$f(x_0,y_0,r)=\sum(d_i^2)$的极小值。
通常,这是一个非线性优化问题,需要使用特定的优化算法来解决。
常用的优化算法包括梯度下降法、牛顿法等。
4. 估计误差:计算模型预测值与实际值之间的误差,以评估模型的拟合效果。
误差越小,说明模型的拟合效果越好。
5. 检验拟合结果:通过一些统计检验(如卡方检验、$F$检验等)来检验所得到的拟合圆是否显著。
通过最小二乘法拟合圆心,可以获得较为准确的圆心坐标和半径,从而更好地理解数据的分布规律。
在实际应用中,可以根据具体需求选择合适的优化算法和统计检验方法,以获得更精确的结果。
最小二乘法拟合平面 opencv
最小二乘法是一种用于数据拟合的常见方法,利用该方法可以得到最符合数据的平面方程。
在计算机视觉领域,OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了很多有用的工具和函数来进行图像处理和分析。
在本文中,将介绍如何使用最小二乘法来拟合平面,并使用OpenCV库来实现这一过程。
1. 背景在计算机视觉中,有时需要对图像中的数据进行拟合,以便更好地理解和分析图像。
拟合平面是一种常见的方法,用于对数据点进行建模和预测。
最小二乘法是一种常见的数据拟合方法,通过最小化数据点到拟合平面的距离来找到最符合数据的平面方程。
2. 最小二乘法原理最小二乘法是一种通过最小化误差的方法来拟合数据的统计技术。
对于给定的数据点集合{(x1,y1), (x2,y2), ... ,(xn,yn)},最小二乘法可以用来拟合出一个一般形式为y=ax+by=c的平面方程。
通过最小化实际数据点到拟合平面的距离,可以得到最优的平面方程系数a、b、c。
3. 使用OpenCV实现最小二乘法拟合平面OpenCV提供了很多有用的函数和工具,可以方便地实现最小二乘法拟合平面。
下面将介绍一个基本的拟合平面的实现过程。
3.1 导入OpenCV库在Python中,首先需要导入OpenCV库。
import cv23.2 准备数据点准备需要拟合的数据点集合,可以是从图像中提取出来的特征点。
3.3 调用OpenCV函数拟合平面OpenCV提供了一个函数cv2.fitLine()来进行最小二乘法拟合平面,该函数可以通过传入数据点集合来得到拟合平面方程的参数。
3.4 获取拟合平面参数调用cv2.fitLine()函数后,可以得到拟合平面的参数。
其中,拟合平面的参数可以表示为平面方程的系数a、b、c。
3.5 展示拟合效果可以将拟合平面的参数应用到图像上,并展示拟合效果,以便进行可视化分析。
4. 总结通过最小二乘法拟合平面,可以更好地理解和分析图像数据。
OpenCV库提供了方便的工具和函数,可以帮助我们实现拟合平面的过程。
最小二乘法平面度计算公式
最小二乘法平面度计算公式最小二乘法(Least Squares)是一种常用的数学方法,在众多领域中都有广泛的应用,包括拟合曲线、拟合平面、数据回归分析等。
平面度是指物体表面的平整程度,用于描述物体表面与参考平面之间的偏差。
而最小二乘法通过计算数据点到拟合平面的残差,来评估拟合平面与数据的拟合程度,从而对平面度进行计算和分析。
在介绍最小二乘法平面度计算公式之前,我们先讨论一下最小二乘法平面拟合的原理。
对于二维平面上的n个数据点(xi, yi),我们需要找到一个平面方程z = α + βx + γy,使得数据点到拟合平面的总残差最小。
其中,(x, y, z)为平面上的任意一点坐标,(α, β, γ)为待求的平面参数。
通过最小二乘法,我们可以得到以下的计算公式:1.计算平均坐标值:x¯ = (Σxi) / ny¯ = (Σyi) / nz¯ = (Σzi) / n2.计算中心化坐标:ui = xi - x¯vi = yi - y¯wi = zi - z¯3.构建法方程:∑(ui^2)α + ∑(uivi)β + ∑(uizi)γ = ∑(uiwi)∑(uivi)α + ∑(vi^2)β + ∑(vizi)γ = ∑(viwi)∑(uizi)α + ∑(vizi)β + ∑(zi^2)γ = ∑(ziwi)4.解法方程:[ ∑(ui^2) ∑(uivi) ∑(uizi) ] [ α ] [ ∑(uiwi) ][ ∑(uivi) ∑(vi^2) ∑(vizi) ] [ β ] = [ ∑(viwi) ][ ∑(uizi) ∑(vizi) ∑(zi^2) ] [ γ ] [ ∑(ziwi) ]5.计算平面系数:[ α ] [ ∑(ui^2) ∑(uivi) ∑(uizi) ]^-1 [ ∑(uiwi) ] [ β ] = [ ∑(uivi) ∑(vi^2) ∑(vizi) ] x [ ∑(viwi) ] [ γ ] [ ∑(uizi) ∑(vizi) ∑(zi^2) ] [ ∑(ziwi) ]通过求解方程组,我们可以得到平面方程的系数(α,β,γ),从而得到拟合的平面方程。
最小二乘法拟合平面
最小二乘法拟合平面
最小二乘法拟合平面是一种基于数据点的坐标和对应的函数值来确定一个最优平面模型的方法。
其基本思想是通过求解最小化误差平方和来确定一个最佳的平面拟合模型。
在实际应用中,最小二乘法拟合平面常常用于数据分析和拟合,如曲线拟合和平面拟合等。
其主要优点是可以通过简单的数学公式来求解平面模型的系数,而且具有很好的稳定性和可靠性。
最小二乘法拟合平面可以使用多种方式进行求解,例如基于正规方程的解法、QR分解法、SVD分解法等。
其中,基于正规方程的解法是最常用的方法之一,其基本思路是通过将数据点的坐标和函数值组成的矩阵转化成一个线性方程组,并求解这个方程组的解向量。
除了求解平面模型的系数以外,最小二乘法拟合平面还可以计算出一些相关的统计量,如残差平方和、相关系数、标准差等,这些量可以用来评估拟合效果和误差程度,从而帮助确定拟合模型的可靠性和准确性。
总之,最小二乘法拟合平面是一种常用的数据拟合方法,其特点是简单可靠、求解方便快速,可以应用于各种实际问题的解决中。
最小二乘法平面拟合原理
最小二乘法平面拟合原理1. 引言大家好,今天我们来聊聊一个听起来有点复杂,但其实特别有趣的话题——最小二乘法平面拟合。
哎,别担心,不用担心数学公式把你吓到,我们会轻松地把这个概念搞明白。
想象一下,生活中我们总是希望找到某种“最佳”的状态,对吧?无论是找工作、买房子,还是和朋友聚会,都想追求最优解。
最小二乘法就是帮助我们在数据中找到那个“最佳”的平面,哇,听起来酷吧!2. 最小二乘法的基本概念2.1 什么是最小二乘法?最小二乘法,其实就是一种数学方法,目的是通过最小化误差平方和来找到最符合数据点的平面。
简单来说,就是尽量让预测值和真实值之间的差距变小,哎,谁不想找到一个完美的匹配呢?想象一下你在做一张地图,想让每个点都尽可能靠近你画的线,这样大家看起来就舒服多了。
2.2 拟合平面的原理平面拟合嘛,咱们可以把它想象成在一张大白纸上画线。
假设你有一堆数据点,它们就像是一群调皮的小孩儿在操场上乱跑,而你要做的就是把他们拉成一条直线,让他们听话。
这时候,最小二乘法就像是个好老师,它会告诉你,如何找到那条最佳的线,让小孩们离线的距离尽量小。
这样一来,你的“线”就能更好地代表这些“调皮的小孩”了。
3. 实际应用3.1 应用实例说到这里,可能有朋友会问,最小二乘法到底有什么用呢?其实,它的应用非常广泛,比如在统计学、经济学,甚至是天气预报中都能看到它的身影。
举个例子,假设你是个气象学家,你想预测明天的温度。
你可以根据过去几天的数据来画一条线,使用最小二乘法找出那条“最佳”的预测线。
结果出来后,大家都在等着你给的温度,生怕一会儿出门没带伞,结果你可是个“预言家”呢!3.2 日常生活中的妙用而且,最小二乘法不仅仅在专业领域有用,咱们的日常生活中也可以用到。
比如,你在健身,想记录每天的体重变化。
你可以把这些体重数据点放在图上,然后用最小二乘法找出一个趋势线,看看你是渐渐向目标迈进,还是在原地踏步。
这样一来,努力的成果就一目了然,让你心里有底,继续加油!4. 结论总的来说,最小二乘法平面拟合其实就是一种通过数据分析寻找最佳解的艺术。
多点最小二乘法平面方程拟合计算
多点最小二乘法平面方程拟合计算设有n个数据点,每个数据点的坐标表示为(xi, yi, zi),其中i = 1,2,...,n。
平面方程的一般形式为:Ax+By+C=z我们的目标是通过最小二乘法确定A、B和C的值,从而确定平面方程。
Step 1: 求解方程设偏差函数为f对A、B和C的偏导数等于零:∂f/∂A=∂f/∂B=∂f/∂C=0将方程带入偏导数中:∑2(Axi + Byi + C - Zi)(xi) = 0∑2(Axi + Byi + C - Zi)(yi) = 0∑2(Axi + Byi + C - Zi) = 0简化后得到:A∑2(xi) + B∑2(yi) + nC = ∑2(zi*xi)A∑2(xi*yi) + B∑2(yi^2) + ∑2(yi)C = ∑2(zi*yi)A∑2(xi) + B∑2(yi) + nC = ∑2(zi)得到一个形如AA+BB+CC=DD的线性方程组。
Step 2: 解线性方程组求解上述线性方程组,得到A、B和C的值。
Step 3: 计算标准差计算实际观测值与拟合平面方程的距离残差,确定拟合的质量。
标准差可以用来衡量拟合平面与实际数据点的偏差程度。
标准差计算公式为:σ = sqrt(∑(zi_fit - zi)^2 / n)其中zi_fit表示拟合平面上的z值,zi表示实际观测到的z值。
Step 4: 输出平面方程将A、B和C的值代入平面方程的一般形式,得到最终的平面方程。
以上就是多点最小二乘法平面方程拟合的计算过程。
对于大于3个数据点的情况,可以采用以上方法进行拟合。
若数据点不在同一平面上,这个方法将得到一个最佳拟合平面。
需要注意的是,对于特殊情况或数据分布需求更高的情况,可能需要使用其他更高级的数据拟合方法,例如曲面拟合、非线性拟合等方法。
最小二乘法公式拟合公式
最小二乘法公式拟合公式在我们学习数学的旅程中,有一个神奇的工具叫做最小二乘法公式拟合公式。
这玩意儿听起来好像挺复杂,挺高大上的,但其实啊,只要咱一步一步来,就能把它拿下!我还记得之前有一次,学校组织了一场数学兴趣小组的活动。
我们的任务就是用最小二乘法公式拟合公式来解决一个实际问题。
那是关于研究不同温度下某种物质的溶解度变化。
老师给了我们一堆温度和溶解度的数据,然后让我们找出它们之间的关系。
一开始,大家都有点懵,这密密麻麻的数据,看着就头疼。
但是没办法,任务在那,总得硬着头皮上啊!我们先试着把数据画在坐标纸上,哎呀,那线条歪歪扭扭的,根本看不出啥规律。
这时候,就该最小二乘法公式拟合公式登场啦!最小二乘法公式拟合公式呢,简单来说,就是要找到一条能最好地“贴合”这些数据点的直线或者曲线。
这就像是要给一群调皮的小朋友排好队,让他们尽可能整齐有序。
我们先假设这个关系是线性的,也就是一条直线。
然后根据公式,计算出这条直线的斜率和截距。
这计算过程可真是费了不少脑细胞,一会儿这个数算错了,一会儿那个符号搞混了。
但是大家都没有放弃,互相讨论,互相帮忙。
经过一番努力,终于算出了那条“最佳拟合直线”的方程。
再把数据点和这条直线画在一起,嘿,你还别说,真的挺贴合的!那种成就感,简直没法形容。
其实啊,最小二乘法公式拟合公式在很多领域都大有用处。
比如说在经济学中,预测商品的销售趋势;在物理学中,分析实验数据找到规律;在统计学里,评估模型的准确性。
它的核心思想就是要让实际数据和我们拟合出来的模型之间的误差平方和最小。
这个误差平方和就像是我们和目标之间的“距离”,我们要努力让这个“距离”变得最短。
举个例子,假如我们要研究学生的学习时间和考试成绩之间的关系。
收集了一堆数据后,用最小二乘法公式拟合公式,就能找到一个大致的规律,虽然不能保证对每个学生都准确,但能给我们一个整体的参考。
再比如说,在研究城市的人口增长和经济发展的关系时,也能用上这个神奇的公式。
几何量测量中的拟合算法
几何量测量中的拟合算法在几何量测量中,拟合算法是一种非常重要的技术,它可以帮助我们从一组离散的数据中找到最佳的拟合曲线或拟合平面,从而更好地描述数据的分布规律。
本文将介绍几种常见的拟合算法及其应用。
1. 最小二乘法拟合最小二乘法是一种常见的拟合算法,它的基本思想是通过最小化误差平方和来确定最佳拟合曲线或拟合平面。
在二维平面上,最小二乘法可以用一条直线来拟合数据,而在三维空间中,最小二乘法可以用一个平面来拟合数据。
最小二乘法拟合广泛应用于数据分析、图像处理、机器学习等领域。
2. RANSAC拟合RANSAC(Random Sample Consensus)是一种鲁棒性拟合算法,它可以有效地处理数据中的噪声和异常值。
RANSAC算法的基本思想是随机选择一组数据点,然后通过这些数据点来拟合模型,再用这个模型来判断其他数据点是否属于这个模型。
如果一个数据点与模型的误差小于一个阈值,那么就将其归为模型内点,否则将其归为模型外点。
通过不断迭代,RANSAC算法可以找到最佳的拟合模型。
3. 曲线拟合曲线拟合是一种将一组离散的数据点拟合成一条曲线的算法。
常见的曲线拟合算法包括多项式拟合、样条拟合、Bezier曲线拟合等。
多项式拟合是一种简单而常用的曲线拟合算法,它可以用一个多项式函数来拟合数据点。
样条拟合是一种更加灵活的曲线拟合算法,它可以用一组分段多项式函数来拟合数据点。
Bezier曲线拟合是一种基于Bezier曲线的拟合算法,它可以用一条Bezier曲线来拟合数据点。
4. 平面拟合平面拟合是一种将一组离散的数据点拟合成一个平面的算法。
常见的平面拟合算法包括最小二乘法拟合、主成分分析拟合、RANSAC 拟合等。
最小二乘法拟合可以用一个平面方程来拟合数据点,而主成分分析拟合则是通过对数据点进行主成分分析来找到最佳的拟合平面。
RANSAC拟合同样可以用来拟合平面,它可以有效地处理数据中的噪声和异常值。
拟合算法在几何量测量中具有广泛的应用,它可以帮助我们更好地理解数据的分布规律,从而为后续的数据分析和处理提供更加准确的基础。
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平面方程拟合计算
平面方程的一般表达式为:
0=+++D Cz By Ax , (0≠C )
C
D y C B x C A z ---
= 记:C D a C B a C A a -=-=-=210,, 则:210a y a x a z ++=
平面方程拟合:
对于一系列的n 个点)3(≥n :
1,,1,0),,,(-=n i z y x i i i
要用点1,,1,0),,,(-=n i z y x i i i 拟合计算上述平面方程,则使:
()∑-=-++=1
02
210n i z a y a x a S 最小。
要使得S 最小,应满足: 2,1,0,0==∂∂k a S k
即:⎪⎩⎪⎨⎧=-++=-++=-++∑
∑∑0)(20)(20)(2210210210i i i i i i i i i i i z a y a x a y z a y a x a x z a y a x a
有,⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑i
i i i i i i i i i i i i i i z n a y a x a z y y a y a y x a z x x a y x a x a 21022102120 或,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝
⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑i i i i i i i i i
i
i i i i i
z z y z x a a a n y x y y y x x y x x 21022 解上述线形方程组,得:210,,a a a
即:210a y a x a z ++=
其程序代码如下:
#include ""
#include <>
#include <>
#include <>
#define MAX 10
void Inverse(double *matrix1[],double *matrix2[],int n,double d); double Determinant(double* matrix[],int n);
double AlCo(double* matrix[],int jie,int row,int column); double Cofactor(double* matrix[],int jie,int row,int column);
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
double array[12][3],Y[3];
double A,B,C;
A =
B =
C = ;
ZeroMemory(array,sizeof(array));
ZeroMemory(Y,sizeof(Y));
for (int i = 0;i < 12;i++)
{
for (int j = 0;j < 3;j++)
{
array[i][j] = (double)rand();
}
}
for (int i = 0; i < 12;i++)
{
array[i][0] = ;
}//设计了12个最简单的数据点,x = 1平面上的点,
double *Matrix[3],*IMatrix[3];
for (int i = 0;i < 3;i++)
{
Matrix[i] = new double[3];
IMatrix[i] = new double[3];
}
for (int i = 0;i < 3;i++)
{
for (int j = 0;j < 3;j++)
{
*(Matrix[i] + j) = ;
}
}
for (int j = 0;j < 3;j++)
{
for (int i = 0;i < 12;i++)
{
*(Matrix[0] + j) += array[i][0]*array[i][j];
*(Matrix[1] + j) += array[i][1]*array[i][j];
*(Matrix[2] + j) += array[i][2]*array[i][j];
Y[j] -= array[i][j];
}
}
double d = Determinant(Matrix,3);
if (abs(d) <
{
printf("\n矩阵奇异");
getchar();
return -1;
}
Inverse(Matrix,IMatrix,3,d);
for (int i = 0;i < 3;i++)
{
A += *(IMatrix[0] + i)*Y[i];
B += *(IMatrix[1] + i)*Y[i];
C += *(IMatrix[2] + i)*Y[i];
}
printf("\n A = %,B = %,C= %",A,B,C);
for (int i = 0;i < 3;i++)
{
delete[] Matrix[i];
delete[] IMatrix[i];
}
getchar();
return 0;
}
void Inverse(double *matrix1[],double *matrix2[],int n,double d) {
int i,j;
for(i=0;i<n;i++)
matrix2[i]=(double *)malloc(n*sizeof(double));
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
*(matrix2[j]+i)=(AlCo(matrix1,n,i,j)/d);
}
double Determinant(double* matrix[],int n)
{
double result=0,temp;
int i;
if(n==1)
result=(*matrix[0]);
else
{
for(i=0;i<n;i++)
{
temp=AlCo(matrix,n,n-1,i);
result+=(*(matrix[n-1]+i))*temp;
}
}
return result;
}
double AlCo(double* matrix[],int jie,int row,int column) {
double result;
if((row+column)%2 == 0)
result = Cofactor(matrix,jie,row,column);
else result=(-1)*Cofactor(matrix,jie,row,column);
return result;
}
double Cofactor(double* matrix[],int jie,int row,int column) {
double result;
int i,j;
double* smallmatr[MAX-1];
for(i=0;i<jie-1;i++)
smallmatr[i]= new double[jie - 1];
for(i=0;i<row;i++)
for(j=0;j<column;j++)
*(smallmatr[i]+j)=*(matrix[i]+j);
for(i=row;i<jie-1;i++)
for(j=0;j<column;j++)
*(smallmatr[i]+j)=*(matrix[i+1]+j);
for(i=0;i<row;i++)
for(j=column;j<jie-1;j++)
*(smallmatr[i]+j)=*(matrix[i]+j+1);
for(i=row;i<jie-1;i++)
for(j=column;j<jie-1;j++)
*(smallmatr[i]+j)=*(matrix[i+1]+j+1);
result = Determinant(smallmatr,jie-1);
for(i=0;i<jie-1;i++)
delete[] smallmatr[i];
return result;
}。