多点最小二乘法平面方程拟合计算
pcl平面内拟合直线最小二乘法
一、概述在计算机视觉和图像处理领域,拟合直线是一项重要的任务,它可以用来提取图像中的特征线,进行物体识别和图像分割等应用。
在三维空间中,拟合直线的方法有很多种,包括最小二乘法、RANSAC算法等。
在二维平面内,使用最小二乘法进行直线拟合是一种常用的方法,它能够通过最小化误差来得到对应直线的参数。
二、最小二乘法原理最小二乘法是一种数学优化方法,用于拟合数据和估计参数。
在拟合直线的问题中,我们希望找到一条直线,使得样本点到这条直线的距离的平方和最小。
假设我们有n个点(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn),我们要拟合的直线方程为y = kx + b,其中k和b分别为直线的斜率和截距。
我们可以将最小二乘法问题转化为以下最小化目标函数的问题:其中ei为样本点(xi, yi)到直线的距禽,可以表示为yi - kxi - b。
通过计算目标函数的偏导数等于0,可以求得最优的k和b的解析解。
三、最小二乘法实现在实际应用中,我们需要根据样本点的数据来实现最小二乘法拟合直线的算法。
以下是一个简单的伪代码实现:1. 输入:样本点{(xi, yi)},数量为n2. 初始化k和b的值3. 迭代更新k和b的值,直到目标函数收敛1. 计算样本点到直线的距离ei = yi - kxi - b2. 根据ei更新k和b的值:k = k + η * ∑(xi * ei), b = b + η * ∑(ei)4. 输出:最优的k和b在实际编程中,我们可以通过循环迭代来更新k和b的值,直到目标函数收敛。
我们也可以设置迭代的终止条件,如最大迭代次数或目标函数的变化小于阈值等。
四、最小二乘法应用最小二乘法拟合直线在计算机视觉和图像处理中有广泛的应用。
例如在图像中检测直线、对图像进行校正、特征提取、匹配等领域中,都可以使用最小二乘法进行直线拟合。
在实际的业务中,我们可以使用最小二乘法来拟合图像中的直线,进而进行计算机视觉和图像处理。
最小二乘法拟合原理
最新资料推荐最小二乘法拟合原理最小二乘法拟合原理最小二乘拟合在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量。
根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线,这就是实验数据处理中的曲线拟合问题。
这类问题通常有两种情况:一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知,但一些参数未知,需要确定未知参数的最佳估计值;另一种是x与y之间的函数形式还不知道,需要找出它们之间的经验公式。
后一种情况常假设x与y之间的关系是一个待定的多项式,多项式系数就是待定的未知参数,从而可采用类似于前一种情况的处理方法。
一、最小二乘法原理在两个观测量中,往往总有一个量精度比另一个高得多,为简单起见把精度较高的观测量看作没有误差,并把这个观测量选作x,而把所有的误差只认为是y的误差。
设x和y的函数关系由理论公式y = f (x; cl , c2 , cm) (0-0-1 ) 给出,其中cl , c2 , cm是m个要通过实验确定的参数。
对于每组观测数据(xi , yi ) i = 1, 2 , , N。
都对应于xy平面上一个点。
若不存在测量误差,则这些数据点都准确落在理论曲线上。
只要选取m组测量值代入式(0-0-1 ),便得到方程组yi1 / 12=f (x; cl , c2 , cm)(0-0-2 )式中i = 1,2 , , m.求m个方程的联立解即得m个参数的数值。
显然Nm时,参数不能确定。
在Nm的情况下,式(0-0-2)成为矛盾方程组,不能直接用解方程的方法求得m个参数值,只能用曲线拟合的方法来处理。
设测量中不存在着糸统误差,或者说已经修正,则y 的观测值yi围绕着期望值f (x ;cl ,c2 , cm)摆动,其分-布为正态分布,则yi的概率密度为p yi 1 yi f xi;c1, c2, ............................... , cm exp 2 2 i2 i2 ,式中i是分布的标准误差为简便起见,下面用C代表(cl,c2,cm)。
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。
pcl最小二乘法拟合平面
pcl最小二乘法拟合平面PCL(Point Cloud Library)是一个开源的点云处理库,其中包含了许多点云处理的算法。
其中,最小二乘法拟合平面是PCL中的一个重要算法之一。
最小二乘法拟合平面是指通过给定的点云数据,利用最小二乘法求解出一个能够最好地拟合这些点的平面。
这个算法在三维重建、机器人导航、虚拟现实等领域都有广泛应用。
下面简单介绍一下PCL中最小二乘法拟合平面的实现方法:1. 首先需要定义一个pcl::ModelCoefficients类型的变量,用于存储拟合出来的平面方程系数。
2. 然后定义一个pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ>类型的变量,并设置其参数。
其中,setOptimizeCoefficients(true)表示对平面方程系数进行优化;setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE)表示使用平面模型进行拟合;setMethodType(pcl::SAC_RANSAC)表示使用RANSAC算法进行样本内外判断;setMaxIterations(1000)表示最大迭代次数为1000次;setDistanceThreshold(0.01)表示距离阈值为0.01。
3. 将点云数据传入到SACSegmentation对象中,并调用segment()函数进行分割,得到符合条件的平面点集。
4. 最后,将拟合出来的平面方程系数存储到之前定义的pcl::ModelCoefficients变量中。
以上就是PCL中最小二乘法拟合平面的实现方法。
需要注意的是,该算法对点云数据的质量和数量都有一定要求,如果数据不够完整或者有噪声,可能会导致拟合效果不理想。
因此,在使用该算法之前需要对点云数据进行预处理和优化。
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!。
最小二乘法 拟合平面 数据集
meissel-lehmer 原理
Meissel-Lehmer算法是一种高效的计算数论函数π(n)的算法,其中π(n)表示不大于n的质数个数。
该算法的时间复杂度为O(n^(2/3)),相比较于传统的计算筛法的时间复杂度O(n log log n),可以得到较快的计算速度。
Meissel-Lehmer算法的核心思想是利用前一次计算的结果,来快速地计算新的π(n)。
它基于ϕ函数进行快速计算前缀质数个数,同时也可以推广到前缀和质数幂次。
该算法的具体实现过程包括预处理、计算π(n)的值和计算质数幂次前缀和三个步骤。
其中,预处理步骤通过计算小于等于n^(1/3)的所有质数和它们的幂次,以及利用容斥原理计算得到一些中间结果;计算π(n)的值则通过利用前面计算得到的中间结果,进行一系列的数学运算得到;最后,计算质数幂次前缀和则可以通过利用前面计算得到的质数幂次,进行求和得到。
总之,Meissel-Lehmer算法是一种高效的计算数论函数π(n)的算法,其核心思想是利用前一次计算的结果来快速地计算新的值,基于ϕ函数进行快速计算前缀质数个数,并可以推广到前缀和质数幂次。
计算拟合最小二乘平面
计算拟合最小二乘平面一、绪论1.1 引言拟合是科学实验和工程应用中的一种常见技术,它是一种通过使实验条件下得到的数据与理论计算曲线取得良好一致性的技术过程。
目前已有许多方法可用于拟合,其中包括多项式拟合、最小二乘拟合、线性拟合等。
本文主要研究的是最小二乘拟合平面,它可以用于描述一组数据集的平面方程形式。
1.2 最小二乘拟合最小二乘拟合(Least Squares Fitting,LSF)是一种广泛采用的拟合方法,它的目标是求出一组参数,使得拟合的函数与实验数据之间的误差最小。
最小二乘拟合平面的基本思想是通过拟合实验数据得出一个二次多项式的平面方程,使得拟合函数与实验数据之间的误差平方和最小。
二、算法2.1模型定义一组给定点可以表示为(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)。
给定n个点,需要拟合一个平面方程:Ax+By+C=02.2构造最小二乘法最小二乘拟合平面的问题就转化为求解一下矩阵形式的最小二乘问题:min[(Ax1+By1+C)^2+(Ax2+By2+C)^2+……+(Axn+Byn+C)^2] 通过矩阵计算可以把最小二乘拟合平面的问题形式化为min[ (A,B,C)X^T(XAX^T)^-1X(A,B,C)^T]其中X的矩阵为X=[x1,x2,……xn;y1,y2,……yn;1,1,……1]2.3算法实现给定的n个数据点,可以构造矩阵X,继续计算可以得到系数矩阵A:A=(XAX^T)^-1XA由A可以得到拟合出的平面方程:Ax+By+C=0三、实验结果本文实施的实验数据如下:x y-4t-14-2t-50t32t124t21经过矩阵运算后,得出最后得拟合出的平面方程为:-4x-2y+12=0四、结论本文研究了最小二乘拟合平面的原理和算法,通过实验数据成功拟合出了一个平面方程,实现了实验中的目的。
最小二乘法多项式拟合原理
最小二乘法多项式拟合原理最小二乘法多项式拟合原理最小二乘法是一种数学方法,用于寻找一个函数,使得该函数与已知数据点的残差平方和最小化。
尤其在数据分析和统计学中广泛应用,其中特别重要的应用是曲线拟合。
本文将介绍最小二乘法在多项式拟合中的原理。
多项式拟合多项式拟合是一种常见的曲线拟合方法,它将数据点逼近为一个固定次数的多项式。
假设有N个数据点(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN),希望找到一个关于x的M次多项式函数y=a0+a1x+a2x^2+...+aMx^M,最小化拟合曲线与数据点之间的残差平方和,即S(a0,a1,…,aM)=∑i=1N(yi−P(x))2其中P(x)=a0+a1x+a2x^2+...+aMx^M。
最小二乘法最小二乘法是一种优化方法,通过最小化残差平方和,寻找最优的拟合函数参数。
在多项式拟合中,残差平方和的最小值可以通过相应的求导数为零来计算拟合函数参数。
设残差平方和S的导数为零得到的方程组为∑xi0,…,xiMaM=∑yi⋅xi0,…,xiM,其中M+1个未知量为a0,a1,…,aM,共有M+1个方程,可以使用线性代数解决。
拟合错误与选择问题使用较高次数的多项式进行拟合,可能会导致过度拟合,使得拟合函数更接近每个数据点,因此更难以预测它们之间的关系。
另一方面,使用过低次数的多项式无法反映出数据点之间的较细节的关系。
因此,在实践中,我们需要权衡多项式次数和误差,以找到一个最合适的拟合结果。
总结最小二乘法是一种常用的曲线拟合方法,在多项式拟合中广泛应用。
通过最小化残差平方和,可以找到最优的拟合函数参数,权衡多项式次数和误差,可以得出最合适的拟合结果。
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。
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。
最小二乘平面拟合
最小二乘平面拟合最小二乘平面拟合是指对于给定的一组数据点,通过对其进行平面拟合,求得最佳拟合平面的过程。
作为一种非常常见的数据拟合方法,最小二乘平面拟合可以应用于诸如CAD、机器视觉、三维建模、机器人技术等领域,具有非常广泛的应用价值。
下面,我们就来介绍一下最小二乘平面拟合的基本理论和实现方法。
一、最小二乘平面拟合的基本原理最小二乘平面拟合的基本原理是:对于给定的一组数据点${(x_i,y_i,z_i)}$,要找到一组系数 $a,b,c,d$,使得这个平面方程$ax+by+cz+d=0$ 最小化与这组数据点的误差平方和$\sum_{i=1}^n(ax_i+by_i+cz_i+d)^2$。
即:$$\sum_{i=1}^n(ax_i+by_i+cz_i+d)^2$$最小二乘平面拟合是非常常用的拟合方法,它的核心思想就是通过数学上的最小二乘原理,计算出一组最优的系数$a,b,c,d$,进而求出一个最佳的拟合平面。
二、实现方法实现最小二乘平面拟合的方法有很多,下面我们介绍两种最为常用的方法。
1. SVD分解SVD分解是最小二乘平面拟合的一种非常常用的方法。
它的具体实现步骤如下:(1)将数据点集表示成一个 $n\times 3$ 的矩阵 $A$。
(2)对矩阵 $A$ 进行SVD分解,得到$A=U\Sigma V^T$。
(3)最优平面方程的系数即可通过$V$的最后一列计算得到。
2. 法向量法法向量法是最小二乘平面拟合的另一种常用方法。
具体实现步骤如下:(1)计算出所有数据点的中心点 $(\bar{x},\bar{y},\bar{z})$。
(2)计算出每个数据点与中心点的差值并构建均值矩阵 $H$。
(3)计算矩阵$H$的特征向量,最终特征向量的最小特征值所对应的特征向量即为最优平面的法向量。
三、总结最小二乘平面拟合是一种非常常用的拟合方法,它可以应用于多个领域,并且有多种实现方法。
在实际应用中,选择合适的计算方法是非常重要的。
平面向量的最小二乘法和最优拟合
平面向量的最小二乘法和最优拟合在数学和统计学中,最小二乘法是一种常用的数据拟合方法。
它通过最小化观测值与拟合值之间的残差平方和,来找到最佳拟合曲线或拟合直线的参数。
在平面向量中,最小二乘法同样可以应用于最优拟合的问题。
本文将介绍平面向量的最小二乘法和最优拟合的基本原理与应用。
一、最小二乘法的基本原理最小二乘法通过最小化残差平方和来找到最佳的拟合曲线或拟合直线。
对于平面向量来说,我们可以将问题转化为最小化向量的模长平方和。
设有n个平面向量A1,A2,...,An,向量A的最优拟合问题可以表示为求解一个向量X,使得向量Ai和向量X的模长平方和最小。
具体而言,对于每一个向量Ai,可以将其表示为标量ai与单位向量ui的乘积:Ai = ai * ui。
其中,标量ai表示向量Ai在方向ui上的投影长度。
因此,我们的目标就是求解向量X,使得每一个向量Ai与向量X的模长平方和最小,即min(∑(Ai - X)^2)。
二、平面向量的最小二乘法平面向量的最小二乘法可以通过矩阵求解的方式得到。
首先,我们将所有的向量Ai以及向量X表示为矩阵形式。
假设向量Ai为n维向量,即Ai = [ai1, ai2, ..., ain],向量X为n维向量,即X = [x1, x2, ..., xn]。
将所有的向量Ai表示为矩阵形式,得到矩阵A = [A1, A2, ..., An]。
将向量X表示为矩阵形式,得到矩阵X = [X]。
那么,最小二乘问题就可以表示为求解矩阵X,使得(A - X)的模长平方和最小,即min∥ A - X∥^2。
为了求解上述最小二乘问题,我们需要计算矩阵A的转置矩阵AT和矩阵A与AT的乘积ATA,以及矩阵A与向量A的乘积AAT。
然后,通过计算线性方程组ATA * X = AAT的解X,即可得到最优的拟合向量X。
三、最优拟合的应用最优拟合在平面向量的应用中非常广泛。
例如,在二维平面上,我们可以使用最小二乘法来拟合一条最优直线。
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。
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 = 3.1415926535897Public 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。
最小二乘法拟合曲线公式
最小二乘法拟合曲线公式
最小二乘法是一种常用的数学方法,可以用来拟合一条曲线,使得曲线上的点与实际观测值的误差最小化。
最小二乘法拟合曲线的公式为:
y = a + bx
其中,y 是因变量,x 是自变量,a 和 b 是拟合曲线的系数。
最小二乘法通过最小化误差平方和来确定 a 和 b 的值,即:
b = (n∑xy - ∑x∑y) / (n∑x^2 - (∑x)^2)
a = (∑y - b∑x) / n
其中,n 是数据点的个数,∑表示求和符号,x 和 y 分别表示自变量和因变量的值。
拟合曲线的误差可以通过计算残差平方和来评估,即:
SSR = ∑(y - )^2
其中,y 是实际观测值,是拟合曲线的预测值。
最小二乘法拟合曲线的优点在于可以用简单的数学公式表示,易于理解和应用。
- 1 -。
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。
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 = 3.1415926535897Public 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。
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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 ++=
下面程序实际求得的是以下的参数:
01=+++Z D
C Y
D B X D A 即:AX+BY+CZ+1=0
其程序代码如下:
#include "stdafx.h"
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <Windows.h>
#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 = 0.0;
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] = 1.0;
}//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) = 0.0;
}
}
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) < 0.0001)
{
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 = %5.3f,B = %5.3f,C= %5.3f",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(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(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;
}。