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。

该程序代表了 matlab 中已有的标准功能强大的“nlinfit”工具的进一步发展。 “nlinfit”的主要问题是它只能处理一维数组 (x, y) 的拟合，其中 x 是自变量，y 是从属变量。 程序 fit2 使用另一个程序“fitfit”，其中可以定义用户拟合函数。 这个用户定义的函数在 fitfit 的第 6 行中定义为 ff，表示为 a,x,y。 程序的输入参数是1- a 这是一个数组，表示自由的起始值拟合参数（与使用nlinfit时类似） a的长度必须等于用户使用的参数个数要拟合的定义函数（M 文件“fitfit”中的第 6 行2- x 和 y 都是一个一维数组，表示独立的变量3- z 是因变量矩阵，其元素是x 和 y 的网格值请阅读pdf文件以获取更多信息和示例

NURBS方法是利用非均匀节点向量表达式构造有理B样条函数，能够对标准的解析结构和自由型曲面提供统一的数学表示，适用于各种自由型曲面及组合式曲面模型的构建。NURBS方法在拟合过程中通过调节控制点和权因子来实现对各种不同形状模型的高精度拟合。NURBS方法作为国际标准组织(ISO)颁布的工业产品几何定义STEP标准中自由型曲线曲面的唯一表示方法，在逆向工程中已经得到了广泛的应用。

那些希望根据数据对表面进行建模的人z(x,y) 从分散或半分散的形式数据在 matlab 中几乎没有选择 - 主要是网格数据。 Griddata 是用于插值的有价值的工具分散的数据。 但是，当有时它会失败重复或当数据有许多共线时点。 Griddata 也无法推断超出数据的凸包，除非“v4” 选项被使用，这很慢。 Gridfit 解决了所有这些问题，尽管它不是插值。 它在一个表面上构建一个完整的晶格，平滑地外推到角落。 您可以控制数量平滑完成，以及插值方法， 使用哪个求解器等。 此版本允许用户使用新的平铺选项解决更大的问题。 现在构建的曲面的大小基本上没有限制，只要您有足够密集的数据和足够的内存来存储最终的网格曲面。 示例用途可在文件 gridfit_demo.m 中找到， 以及与相同网格数据的比较表面。

B样条曲线曲面拟合代码 给出坐标点，绘制控制点，绘制曲面

最小二乘B样条曲线和曲面拟合的渐进和迭代逼近

nurbs曲面拟合，采用nurbs算法，对随机生成点阵进行曲面拟合

B样条曲线曲面拟合精选代码汇总

完整的二次曲面拟合程序

人工智人-家居设计-T样条节点矢量的智能优化在曲面拟合上的应用.pdf