目的： 1、解决直线段深度测量数据的偏差不准确的问题； 2、也可以将面测量数据转换成线，处理后再转换成面数据。 优势： 1、直线拟合比平均值比较的方式更能得到真实的偏差数据； 2、重复多次拟合后直线斜率更加准确； 3、通过设定数据剔除的阈值和剔除次数可以得到较好的数据处理效果 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「weitingfu」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weitingfu/article/details/126292639

基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序） 基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序） 基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序）

西伯 椭圆和凸包拟合程序包用于估计稳定同位素数据（以及潜在的其他相关类型的双变量数据）的利基宽度。 旨在包含中的所有混合模型功能。 此外，我们已经更新了的基本混合模型，并将其作为独立软件包发布，用于将基本混合模型拟合为 。 安装 最新的稳定版软件包已在CRAN上发布为v2.1.6。 在命令行中输入install.packages("SIBER") 。 或者，您可以直接从github安装 该稳定版本可以通过以下方式安装 # install.packages("devtools") # install if necessary devtools :: install_github( " andrewljackson/SIBER@v2.1.6 " , build_vignettes = TRUE ) library( SIBER ) 适用于每个版本。 最新的开发版本在

数学建模

将圆拟合到一组点的简单代码。 此代码在 MATLAB HELP 中隐式提供

y作m次多元式拟合的MATLAB代码正则化线性回归与偏差与方差 实施正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型 此代码已在octave版本4.2.1上成功实现 要开始该项目，您将需要下载代码并将其内容解压缩到您希望运行该项目的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave中的cd命令更改为该目录。 此代码也可以在MATLAB上运行（您可以尝试）。 将来，我还将尝试在MATLAB上执行此代码。 环境设置说明 有关安装Octave的说明 Project使用Octave（Octave是MATLAB的免费替代品），一种非常适合于数值计算的高级编程语言。 如果您尚未安装Octave，请安装。 八度功能的文档可在上找到。 项目中包含的文件 -八度脚本，可引导您完成项目 -数据集 -功能归一化功能 -函数最小化例程（类似于fminunc） -绘制多项式拟合 -使用您的成本函数训练线性回归 -正则化线性回归成本函数 -产生学习曲线 -将数据映射到多项式特征空间 -生成交叉验证曲线 在整个项目中，您将使用脚本。 这些脚本为问题设置数据集并调用函数。 正则线性回归 在项目的前半部分，

MATLAB图像处理实现直线识别（拟合角平分线）.zip

matlab经典算法的程序之回归拟合.zip

MATLAB实现线性拟合和相关系数 源程序代码.zip

为了准确提取图像中目标特征，结合靶标的尺寸和特征信息提出了一种基于全局信息的方法。利用霍夫变换(HT)确定图像中包含靶标的目标区域；在目标区域中提取靶标上不同特征区域的中心；利用提取的中心拟合靶标在图像中所占区域的圆心和半径；完成图像上各区域与靶标上对应区域的匹配。实验证明该方法能够有效、准确的提取图像中靶标的特征，实验室内实验中靶标上特征区域中心提取精度为0.09 pixel，实验室外提取精度为0.12 pixel。在序列图像处理时,利用前一帧图像的结果可以有效降低计算量，提高提取精度。