原文:直线拟合算法(续)

直线拟合算法 续 曾经写过一篇博客。介绍直线拟合算法。 http: blog.csdn.net liyuanbhu article details 给出的代码事实上有一点小问题,就是 den 时会出现除以 的错误。 今天正好也有网友问起这个问题。 我就再写一篇短文来说说怎样解决问题。 首先我们知道: den D xy Dxx 那么 den 意味着: Dxy Dxx 我们还有关于 的计算式: Dx ...

2017-07-24 21:43 0 2976 推荐指数:

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使用RANSAC的直线拟合算法

RANSAC 算法 简介 随机样本共识(RANSAC)是一种迭代方法,可从一组包含离群值的观察数据中估算数学模型的参数,当不对离群值施加影响时,离群值不受影响。因此,它也可以解释为异常检测方法。[1]从某种意义上说,它是非确定性算法,它仅以一定的概率产生合理的结果,并且随着允许更多的迭代,这种 ...

Thu Aug 20 00:03:00 CST 2020 0 700
5. 2d-Lidar 点云多直线拟合算法

具体步骤: EM+GMM(高斯模糊模型) 点云分割聚类算法的实现。 基于RANSAC单帧lidar数据直线拟合算法实现。 多帧lidar数据实时直线优化算法实现。 算法实现逻辑: https://blog.csdn.net/u014568921 ...

Tue Feb 26 17:53:00 CST 2019 0 1640
Java拟合算法

  其中引用到了apache的common-math的jar包,主要用于矩阵运算,下载地址:   http://commons.apache.org/proper/commons ...

Fri Jun 29 22:06:00 CST 2018 6 1695
拟合算法

样本点多余30个时,用拟合而不用插值算法。 定义: 与插值问题不同,在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数(曲线),使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近,即曲线拟合的最好(最小化损失函数)。 什么时候用插值,什么时候用拟合? 当样本点n大于 ...

Wed Sep 18 21:21:00 CST 2019 0 2145
RANSAC拟合算法

最小二乘法只适合与误差较小的情况。试想一下这种情况,假使需要从一个噪音较大的数据集中提取模型(比方说只有20%的数据时符合模型的)时,最小二乘法就显得力不从心了。 算法简介 随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)。它是一种迭代的方法,用来 ...

Thu Nov 14 01:32:00 CST 2019 0 370
LM拟合算法

一、 Levenberg-Marquardt算法 (1)y=a*e.^(-b*x)形式拟合 clear all % 计算函数f的雅克比矩阵,是解析式 syms a b y x real; f=a*exp(-b*x); Jsym=jacobian(f,[a b]); % 拟合用数据。参见 ...

Thu Mar 22 03:44:00 CST 2018 0 2932
拟合算法

title: 拟合算法 date: 2020-02-21 19:27:07 categories: 数学建模 tags: MATLAB 学习视频:【强烈推荐】清风:数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab 老师讲得很详细,很受用!!! 定义 ​ 与插值问题不同,在拟合 ...

Sun Feb 23 06:50:00 CST 2020 0 2116
抛物线拟合算法的实现

最近在写一个程序,其中需要对B样条曲线进行拟合。但是B样条曲线的公式实在复杂,看着就头晕。于是,我将问题进行了简化。一段B样条曲线,可以近似地看成是若干段抛物线构成的,所以,曲线拟合问题就被转换为抛物线拟合问题了。对于抛物线拟合问题,可以使用《计算方法》中的最小二乘法,最后求解线性方程组 ...

Mon Aug 27 22:58:00 CST 2012 7 14744
 
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