最小二乘法是常用的曲线拟合方法。 但是对于一些特殊的函数，由于全局逼近，传统的最小二乘法很难得到足够的精度。 移动最小二乘（MLS）可以通过局部逼近拟合任何可微函数。
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2024-06-14 20:33:32
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在之前的 MLS2D/MLS3D 中，我错过了 MLS2Dshape.m 或 MLS3Dshape.m 中可能无法在 Matlab 中运行的权重函数 (rectangleWeight.m)。
2021-11-23 20:52:06
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代码是基于MATLAB的移动最小二乘法MLS的曲面拟合。代码是从mathworks上下载的MLS2D，经过自己的分析改进，有较大的提速，提速代码资源里有，这是适用于随机点和一堆离散点的曲面拟合。代码仅供学习参考，切勿用于商业用途，我的博客文章有相关说明：https://blog.csdn.net/liumangmao1314/article/details/89421806
2019-12-21 20:10:23
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代码是基于MATLAB的移动最小二乘法MLS的曲面拟合。代码是从mathworks上下载的MLS2D，经过自己的分析改进，有较大的提速，在i5 3450机上一幅98*144的图片以10等步长采样拟合只需要3s。代码仅供学习参考，我的博客有相关说明：https://blog.csdn.net/liumangmao1314/article/details/89421806
2019-12-21 20:10:23
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