这是一种快速且非迭代的椭圆拟合。 用法： A = EllipseDirectFit(XY) 输入：XY(n,2)是n个点的坐标数组x(i)=XY(i,1), y(i)=XY(i,2) 输出：A = [abcdef]' 是系数向量最佳拟合椭圆的方程： ax^2 + bxy + cy^2 + dx + ey + f = 0， 要将此向量转换为几何参数（半轴、中心等），请使用标准公式，例如 Wolfram Mathworld 中的 (19) - (24)： http://mathworld.wolfram.com/Ellipse.html 这种椭圆拟合是在文章中提出的AW Fitzgibbon, M. Pilu, RB Fisher “椭圆的直接最小二乘拟合” IEEE 翻译帕米，卷。 21，第 476-480 页（1999 年） 作者将其称为“直接椭圆拟合”。 我的代码基于数

椭圆拟合的c++方法，参考github链接 https://github.com/seisgo/EllipseFit，原版是qt版本，改为不依赖qt的版本。 包含两个文件：myEllipse.h和myEllipse.cpp 具体参考：https://blog.csdn.net/iamqianrenzhan/article/details/95536334

数字图像处理，opencv,读取图片，拟合椭圆，并给出椭圆度

对现有空间插值算法进行了分析，探讨了基于移动曲面拟合等高线生成算法，优化了等高线线性内插和平滑输出的算法，编写了基于Vc++的拟合等高线程序，通过模拟数据生成等高线实验，分析了算法的优缺点，探讨了生成等高线的精度，获取的精度表明该算法是可行和有效性的。

圆柱拟合步骤主要包括两步: 一是确定柱面模型参数初始值; 二是建立误差方程式求解参数值。本文算法结合主成分分析法与线性最小二乘法，确定圆柱轴线向量( a，b，c) 、圆柱轴线上一点( x1，y1，z1) 、圆柱底圆半径r 这七个柱面模型参数初始值，再建立改进误差方程式，求解参数。

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我们用各种正则化程序研究了三种风味的Nambu–Jona-Lasinio模型。 我们在每个正则化中执行参数拟合，并应用获得的参数集来评估各种物理量，几个轻介子质量，衰变常数和拓扑敏感性。 与强子尺度相比，即使在很高的截断尺度下也采用模型参数来研究模型的渐近行为。 发现除了一维以外的所有正则化方法实际上都对钾素衰减常数，σ介子质量和拓扑敏感性进行了可靠的物理预测，而没有将紫外线截止值限制在强子尺度以下。

一类伪距离用于使用变换后的数据或间距来得出测试统计信息，以测试参数模型的拟合优度。 这些统计数据可以视为基于密度的统计数据，并可以表示为间距的简单函数。 众所周知，当零假设很简单时，统计量遵循渐近正态分布而没有未知参数。 在本文中，我们强调零复合假设的结果：首先可以通过广义间距法（GSP）估计参数，这等效于最小化与所考虑类别的伪距离； 随后，将估计的参数用于替换用于估计的伪距离中的参数； 可以构建复合假设的拟合优度统计数据，并显示出其又具有渐近正态分布而没有未知参数。 由于这些统计数据与差异度量有关，因此可以证明这些测试总体上是一致的。 此外，由于这些统计信息的简单性，并且在拟合模型后不会产生任何额外成本，因此可以将它们视为卡方统计信息的替代统计信息，而卡方统计信息需要使用统计方法基于经验分布（EDF）选择区间和统计信息具有复杂零值分布的原始数据可能取决于所考虑的参数族，也可能取决于真实参数的向量，但EDF检验对于替代假设所指定的某些特定模型的功能可能更强大。

为了研究特殊部位、特殊风向中,薄板型结构表面风压对高斯特性的符合程度,采用拟合优度法对采样点风压时程序列进行检验分析.研究结果表明:薄板型结构顺风向情况下,迎风面大部分区域的风压属于高斯分布,但在"驻点"周围存在零散的非高斯区域,而背风面底部存在能量较高的小旋涡,因此其表面风压表现出明显的非高斯特性.横风向情况下,由于受到有组织旋涡的影响,大部分区域表现出明显的非高斯特性.拟合优度法可以直接获得判定结果,不需要人为判断,从而解决传统方法使用偏度、峰度等参数作为分辨参考依据时,无法给出确定结论的不足.

逻辑回归模型已成为研究二进制响应变量之间的关联的常用方法。 它的广泛应用取决于其易于应用和解释。 Logistic回归模型的拟合优度评估主题吸引了许多科学家和研究人员的关注。 拟合优度测试是确定拟合模型的适用性的方法。 在logistic回归模型中提出和讨论了许多评估拟合优度的方法，但是，拟合优度统计量的渐近分布研究较少，需要进行更多的研究。 这项工作将专注于评估拟合优度检验的渐近分布行为，还将进行全局拟合优度检验之间的比较，并通过仿真对其进行评估。