将椭圆拟合到给定的一组点:椭圆使用基于 Levenberg-Marquardt 最小化方案的几何参数进行拟合。-matlab开发

时间:2024-06-21 06:43:54
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文件名称:将椭圆拟合到给定的一组点:椭圆使用基于 Levenberg-Marquardt 最小化方案的几何参数进行拟合。-matlab开发

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更新时间:2024-06-21 06:43:54

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最准确和稳健的拟合可最大限度地减少从观察点到拟合曲线的几何(正交)距离。 我们的目标是最小化正交距离的平方和。 Levenberg-Marquardt 算法需要计算距离及其相对于椭圆参数的导数。 所以这个方法是通过使用隐式微分进行计算而产生的雅可比矩阵。 用法:[ParG,RSS,iters] = fit_ellipseLMG(XY,ParGini,LambdaIni) 子函数: Residuals_ellipse(来自之前提交的),JmatrixLMG(包含在主函数中) 输入: XY:给定点 i=1 to n ParGini = [中心(1:2),轴(1:2),角度]' LambdaIni:控制参数Lambda的初始值 输出: ParG:找到的椭圆的参数向量RSS:Residual Sum of Squares(距离的平方和) iters:迭代次


【文件预览】:
fit_ellipseLMG.zip

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