这个基于 GUI 的代码执行存储为 ASF/AMC 文件格式的运动捕捉数据的有损编码。 1）阅读文件“0-Readme-Help How to Use the System_QBC.pdf” 2) 运行脚本“mainguiqbc.m” 参考： Murtaza Ali Khan，“使用多维二次贝塞尔曲线分解拟合方法压缩运动捕捉信号的有效算法”，多维系统和信号处理，Springer 期刊，2014 年 8 月。 DOI 10.1007/s11045-014-0293-4。 http://link.springer.com/article/10.1007/s11045-014-0293-4

3.非参数拟合 有时我们对拟合参数的提取或解释不感 兴趣，只想得到一个平滑的通过各数据点的 曲线，这种拟合曲线的形式称之为非参数拟 合。 非参数拟合的方法包括 （1）插值法Interpoants （2）平滑样条内插法Smoothing spline

曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合csv数据读取曲线拟合c

曲线拟合算法研究及分析.doc

本程序是在ros环境下开发的，在rviz下显示路径的。在程序里设置路径上的几个关键点 ，即可生成一条光滑的曲线路径。打开rviz界面，设置订阅路径话题为/path，在rviz下即可显示已经生成的光滑曲线路径

允许用户从 Excel 导入数据并在 Matlab 中轻松创建 3D 图形。 能够导出和导入 Z 轴矩阵，导出图形图片，自动标记曲面，以及用于比较两个不同曲面的工具。 可用作视觉辅助工具或用于分析。 此 GUI 可用于许多行业的许多应用程序。 例如，它可用于简化和简化系统中组件特性高度非线性的设计过程。 使用最小二乘拟合算法，混乱的数据变成一个直观的 3D 表面，可以旋转和最佳尺寸/速度/等。 可以选择。 在几分钟内从 excel 到 Matlab 再到 .png 图片。

采用mom方法结合Hessian和曲线拟合的方法计算出血管的直径并输出测量图像，采用图像处理方法获得图像骨架，经调试代码可用。

线性拟合结果中各参数的含义 在 Results Log窗口中的每个条目都包含日期／时间、文件位置、分析类型和计算结果 A: 截距值及它的标准误差 B: 斜率值及它的标准误差 R: 相关系数 P: R=0的概率 N: 数据点个数 SD: 拟合的标准偏差

该资源中有三个文件，均是径向基神经网络的最新实际应用，采用matlab编写，分别是： 1.基于聚类的RBF神经网络的设计算法 2.基于梯度法的RBF神经网络设计算法 3.基于最小二乘法的RBF神经网络算法 文件中有详细的注释与解释，可以为初学matlab或者神经网络特别是径向基神经网络的同学提供帮助。

机器学习与算法及源码：曲线拟合.zip