使用 SVD 进行 2D 多项式拟合:使用 SVD 拟合多项式 f(x,y) 以最佳拟合数据点 z。-matlab开发

时间:2024-06-19 13:38:28
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文件名称:使用 SVD 进行 2D 多项式拟合:使用 SVD 拟合多项式 f(x,y) 以最佳拟合数据点 z。-matlab开发

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更新时间:2024-06-19 13:38:28

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使用 coeffs = fit2dPolySVD(x, y, z, order) 拟合 x 和 y 的多项式,以便为数据 z 提供最佳拟合。 使用即使数据退化也很健壮的 SVD。 即使数据被过度指定或未指定,也将始终产生最适合数据的最小二乘法。 x, y, z 是列向量,指定要拟合的点。 三个向量的长度必须相同。 阶数是要拟合的多项式的阶数。 Coeffs 返回多项式的系数。 对于 x 的每个递增幂,这些都是 y 的递增幂,例如,对于阶数 2: zbar = coeffs(1)+ coeffs(2)。* y + coeffs(3)。* y ^ 2 + coeffs(4)。* x + coeffs(5)。* x。* y + coeffs(6)。* x^2 使用 eval2dPoly(x,y,coeffs) 计算任意 (x,y) 点处的多项式。 如果数据未指定,则低阶系数将为零,解决方案


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polyFitSVD.zip

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