fitcircle.m:使用非线性最小二乘法将圆拟合到 2D 数据以最小化几何误差-matlab开发

尽管可以计算圆与 2D 数据的线性最小二乘拟合，但这不是最小化从点到拟合圆的距离（几何误差）的解决方案。 线性解决方案最小化函数的代数误差，例如f(x) = ax'x + b'x + c = 0 最小化几何误差是一个非线性最小二乘问题。 fitcircle 允许您进行计算 - 它使用代数拟合作为几何误差最小化的初始猜测。 例如x = randn(2, 10); % 线性最小二乘拟合[z, r] = fitcircle(x, '线性') % 真正的最佳拟合（最小化几何误差） [z, r] = fitcircle(x) 有关更多信息，请查看已发布的演示文件。 本次提交基于以下论文： “圆和椭圆的最小二乘拟合”，W. Gander、GH Golub、R. Strebel，BIT 数值数学，Springer 1994 应即将提交类似的省略号提交