MATLAB用拟合出的代码绘图异常检测 将执行异常检测算法以检测数据集中的异常行为。 在提供的示例中，我们将检测服务器计算机中的异常行为。 我将首先通过一个简单的数据集演示异常检测算法（每个示例仅由两个功能来描述），以便我们可以直观地看到该算法的功能。 然后，我们将转到一个更现实的数据集（每个示例均由11个功能描述）。 但是，该算法也可以应用于您自己的数据集！ 这种异常检测算法是根据Andrew Cg在Coursera上的机器学习课程的第八部分的第一部分改编而来的。 运行项目 确保已安装MATLAB或Octave。 将项目克隆到本地计算机。 运行anomalydetection.m。 对于指导性实施，您可以运行实时脚本AnomalyDetection.mlx。 项目详情 将实施异常检测算法以检测服务器计算机中的异常行为。 但是，此数据集是任意的，该算法也可以应用于您的数据集！ 在我们的第一个示例中，这些功能测量每个服务器响应的吞吐量（mb / s）和等待时间（ms）。 提供了一个示例数据集，其中m = 307个有关服务器行为方式的示例。 因此，我们有一个未标记的数据集。 怀疑这些示例中

激光雷达点云多条车道线检测及拟合，包含一个深度学习模型的车道线检测（分为cuda版本及C++版本），并且提供了模型权重及测试pcd；一个是点云传统算法的车道线检测。

在文件夹中找到2个dat文件，每个文件对应一个光斑的PSF数据，是128×128大小的矩阵，数值为PSF值 任务，在 Matlabl中： (1)对于每一个PSF文件，读入Matlab，将它以图片的形式显示出来 (2)绘制PSF的三维形状(例如使用mesh函数) (3)计算原始PSF数据光斑的质心像素坐标位置(即x=?,y=?) (4)以质心位置为圆心，绘制一个圆，使得圆内部刚好包含90%的能量求出圆的半径(单位是像素) (5)使用多项式对原始PSF数据进行拟合，拟合时和y对应像素坐标，对应PSF数值。最终给出拟合系数和二维的误差分布图，其中：误差=拟合值-实际值 关于该资源的说明，可参考： https://editor.csdn.net/md/?articleId=125568357

FitChiTool 为 fitChiSquare 函数提供了一个类似于曲线拟合工具箱的接口。 这允许您在线性或非线性模型上已知测量误差时使用卡方执行拟合。 它允许您对多个独立（多于一个 x）变量执行拟合。 如果测量误差未知，则执行非线性最小二乘拟合（卡方等于 1）。 要开始使用 FitChiTool，请运行包含的 HTML 文档中的教程（或运行 FitChiToolExample）。

matlab非线性函数拟合与实验报告（不使用工具箱）供新手参考使用的matlab代码，内含m文件与实验报告一份。

B样条曲线曲面拟合代码 给出坐标点，绘制控制点，绘制曲面

三种方式实现曲线拟合

ssdtools ssdtools是一个R软件包，用于绘制和拟合物种敏感度分布（SSD）。 SSD是累积概率分布，适合于不同物种的毒性浓度，如Posthuma等人所述。 （2001）。 ssdtools软件包使用最大似然来拟合分布，例如对数正态，伽马，对数逻辑，对数古姆贝尔，Gompertz和Weibull。 用户还可以提供自定义发行版。 可以使用信息标准对多个分布进行平均。 通过参数自举产生危害浓度和比例的置信区间。 安装 要从安装最新版本 install.packages( " ssdtools " ) 要安装最新的开发版本： install.packages( " remotes " ) remotes :: install_github( " bcgov/ssdtools " ) 介绍 ssdtools提供了包括硼在内的多种化学物质的数据集。 library( ssdto

构建一个二阶多项式：x^2 – 4x + 3 多项式求解 >>> p = np.poly1d([1,-4,3]) #二阶多项式系数 >>> p(0) #自变量为0时多项式的值 3 >>> p.roots #多项式的根 array([3., 1.]) >>> p(p.roots) #多项式根处的值 array([0., 0.]) >>> p.order #多项式的阶数 2 >>> p.coeffs #多项式的系数 array([ 1, -4,

最小二乘B样条曲线和曲面拟合的渐进和迭代逼近