matlab最小二乘法拟合圆程序41

第一步，根据已知点，描图X=[。。。]，Y=[。。。]，plot(X,Y,'p')第二步，根据已知点拟合圆的一般式方程，利用公式求出圆心和半径首先，用方程x^2+y^2+Dx+Ey+F=0，拟合出其系数D、E、F，求出圆心（-D/2，-E/2），半径0.5√（D^2+-E^2-4F）第三步，根据圆的参数方程，求出...

x,y为题目中数据plot(x, y, '*')hold onA = [x; y; ones(size(x))];abc = -(A*A')\sum(A*[x'.^2 y'.^2], 2)ox = -abc(1)/2;oy = -abc(2)/2R = sqrt(ox^2+oy^2-abc(3))plot(ox, oy, 'or')t = linspace(0, 2*pi, 100);plot(ox+R*cos(t), oy+...

用最小二乘法可以得出，圆心横坐标就是图上点的横坐标的平均值，圆心纵坐标就是图上的点的 坐标的平均值；（只找了左边的圆 右边的一样，坐标都是像素坐标）clc,clear;data=imread('round.PNG');data1=double(data(:,1:250));data2=double(data(:,251:506));figure(1)imshow(data1);figu...

最小二乘法应用于解决线性方程组问题，借助矩阵运算使其求解过程更为高效。在探讨最小二乘法拟合空间中的圆或球体时，我们首先理解这种方法的核心在于求解未知量，使求出的结果能够最大程度地满足方程组的要求。在三维空间中拟合一个球体时，直接应用原方程复杂度较高。通过变形后，将问题抽象为矩阵问题...

主要的问题是inline函数写法不对，matlab不能识别下面的写法：f = inline('R * exp(-a * x)','[R a]','x');像这种有多个待辨识参数的情况，应该写成一个向量，如 f = inline('c(1) * exp(-c(2) * x)','c','x');参考代码：生成测试数据t=linspace(0,2*pi,50);x=1.5*...

matlab 非线性的拟合有两个命令lsqcurvefit和lsqnonlin。这里用lsqcurvefit（lsqnonlin一样做），先介绍下lsqcurvefit（原理是最小二乘法）已知数据点：xdata=（xdata1，xdata2，…，xdatan）ydata=（ydata1，ydata2，…，ydatan）lsqcurvefit用以求含参量x（向量）的向量值函数 F(x,xdata)=（F（x，...

拟合系数，最小二乘方法 p=nlinfit(x,zeros(size(x,1),1),F,p0);plot(x(:,1),x(:,2),'ro');hold on;xmin=min(x(:,1));xmax=max(x(:,1));ymin=min(x(:,2));ymax=max(x(:,2));作图 ezplot(@(x,y)F(p,[x,y]),[-1+xmin,1+xmax,-1+ymin,1+ymax]);title...

matlab 非线性的拟合有两个命令lsqcurvefit和lsqnonlin。这里用lsqcurvefit（lsqnonlin一样做），先介绍下lsqcurvefit（原理是最小二乘法）已知数据点：xdata=（xdata1，xdata2，…，xdatan）ydata=（ydata1，ydata2，…，ydatan）lsqcurvefit用以求含参量x（向量）的向量值函数 F(x,xdata)=（F（x，...

以下为matlab采用最小二乘法的椭圆拟合程序：function a = fitellipse(X,Y)FITELLIPSE Least-squares fit of ellipse to 2D points.A = FITELLIPSE(X,Y) returns the parameters of the best-fit ellipse to 2D points (X,Y).The returned vector A contains the center, radii, and orientation ...

将最小二乘法应用到圆心与半径的拟合中，首先需要明确圆的标准方程。通过化简，可以得到一个关于圆心坐标和半径的方程。设圆上有n个点，则可以通过这些点来求解圆心坐标和半径。为了简化计算，可以将上述方程表示为矩阵形式。设A矩阵包含圆心坐标和半径的未知量，而B矩阵包含已知的点坐标。根据最小二乘法...