svm分类器，用于对曲线进行分类

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题，提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点是否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度提高约12%，解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。

正演求得频散曲线，反演得到横波速度和厚度。

贝尔曲线，计算模拟两点坐标间的曲线移动轨迹源码，可以弄个三阶贝塞尔曲线，效果会更美。

1、windows平台 2、winform框架 3、C#，.NET 4.5

该模型可以解释如何在考虑温度的情况下对非线性光伏系统进行建模，并可以得到 PV 和 IV 图。 对于任何 Matlab 模型，请通过电子邮件与我们联系： malla_phd@yahoo.com。

实现了工程测量中各种常见的沉降预测算法，包括直线拟合法、二次多项式拟合法、 三次多项式拟合法、双曲线法、对数曲线法、抛物线法、指数曲线法、泊松曲线法、星野法、Asaoka法、灰度模型GM(1,1)法、灰度模型Verhulst法、BP神经网络法、遗传算法。 各种算法的具体实现可以参考 https://blog.csdn.net/yh523/article/details/122944048。 在Visual Studio 2015中采用C#编程语言实现，使用.Net Framework 4.0。 附件资源包含可以编译运行的源代码，以及可以直接运行的exe示例程序。

此函数将接受 x 和 y 数据（最初为 EPR 设计二阶导数数据，在解释 A 输出时请记住这一点）， 它将尝试减去基线（即偏差将变为大约 0)，除非在用户指定的间隔内。 它将返回 Y 中的积分数据和 Y 的平均值后间隔的右边界。 基线将使用钳位样条插值（ 样条曲线看起来像端点处的一条线，或者换句话说：第二个导数将为 0)。 此插值的精度（有多接近插值应遵循原始数据）由控制插值点：越高越精确。 的最佳值可以通过添加“interp”说明符来估计插值点在参数列表的末尾。 这将显示插值线并允许用户查看此插值估计偏差的程度。 不能进行样条插补的时间间隔（因为假定包含非噪声/偏差的相关数据） 将由需要两次鼠标单击的图形提示指定指定（x 轴）间隔。 在那个间隔内，它只会线性插入开始和端点，以免过多干扰数据。 下一步是从 y 值中减去这个插值到消除偏见。 最后一步是将这些数据与cumtrapz()

001 matlab最小二乘求解非线性曲线拟合（含复合参数）

三次贝塞尔曲线的C++实现，附有曲线图，完整的程序编码。