曲线拟合的基本方法一问题提出从随机的数据中找出其规律性给出其近似表达式的问题在生产实践和科学实验中大量存在通常利用数据的最小二乘法求得拟合曲线在某冶炼过程中根据统计数据的含碳量与时间关系试求含碳量与时间的拟合曲线分)0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 0 二要求
曲线拟合的方法现有实验数据:X= 有100多个测量数据都有对应的y测量值这样一个二维的数据会很容易得出模拟的曲线但如果要知道它的拟合函数 有以下方法:一用excel和spss都可以做曲线拟合直接将数据生成图表二用polyfit函数.如:x=[12345]y=[23435689122]a=polyfit(xy2)注:polyfit中的2表示二阶最小二乘法拟合得出系数a1a2a3则可以组成拟合方程a
562008, 44( 23)
第26 卷第7 期
关于曲线拟合的方法探讨平书伟(广东白云学院机电系广州510450)摘 要:在现代图形造型技术中曲线拟合是一个重要的部分是曲面拟合的基础现着重对最小二乘法移动最小二乘法NURBS三次曲线拟合法和基于RBF曲线拟合法进行比较分析拟合方法的适用场合从而为图形造型中曲线拟合的方法选用作出更好的选择关键词:离散点 曲线 拟合0 引言随着科技的不断进步产品造型越来越复杂因而对于造型的方法也提出了更高
年第期
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级§4. 常见的数学建模方法(1) --- 数据拟合(曲线拟合)法 在建立数学模型时实际问题有时仅给出一组数据. 处理这类问题的 较简单易行的方法是通过数据拟合法求得 最佳 的近似函数式 --- 经验公式. 从几何上看就是找一条 最佳 的曲线 使之和给定的数据点靠得最近 即进行曲线拟合. 根据一组数据来确定其经验公式 一般可 分
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