曲面拟合是什么意思
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解决时间 2021-03-16 08:11
- 提问者网友：我没有何以琛的痴心不悔
- 2021-03-15 15:27
曲面拟合是什么意思
最佳答案
- 五星知识达人网友：慢性怪人
- 2019-03-19 20:41
问题一：三维曲面拟合 10分只有5个点似乎少了点。。你要拟合个什么曲面？线性的好说，但是非线性的函数太多了，必须先给一个大致形式然后可以去求参数。
而且，你上面的程序不是拟合，是插值。你可以试试'v4'以外的几种插值方法。问题二：如何用Matlab做曲面拟合！ clf;clear,clc
p=rand(30,3);
x=p(:,1);y=p(:,2);z=p(:,3);%30组坐标
[xi,yi]=meshgrid(linspace(激in(x),max(x),100),linspace(min(y),max(y),100));
zi=griddata(x,y,z,xi,yi,'v4');
surf(xi,yi,zi);
%shading interp %去除网格问题三：曲面拟合方法和曲面重构方法有哪些 散点曲面重构是计算机图形学中的一个基本问题，针对这个问题提出了一种全新的基于核回归方法的散点曲面重构方法，使用二维信号处理方法中非参数滤波等成熟手段进行曲面重构。这种方法可以生成任意阶数连续的曲面，在理论上保证了生成曲面的连续性，可以自定义网格的拓扑，在曲率大或者感兴趣的局部能够自适应调整网格点的密度，生成的结果方便LOD建模，数据的拟合精度也可以通过调整滤波参数控制，算法自适应调整滤波器的方向，使结果曲面可以更好保持尖锐特征。同时在构造过程中避免了传统的细分曲面方法中迭代、Delaunay剖分和点云数据中重采样等时间开销大的过程，提高了效率。对于采样不均、噪声较大的数据。该算法的鲁棒性很好。实验表明这种曲面建模方法能够散点重构出精度较高的连续曲面，在效率上有很大提高，在只需要估计曲面和其一阶导数时，利用Nadaraya-Watson快速算法可以使算法时间复杂度降为O（N），远低于其他曲面重构平滑方法。同时算法可以对曲面的局部点云密度、网格顶点法矢等信息做有效的估计。重构出的曲面对类似数字高程模型（DEM）的数据可以保证以上的优点。但如果散点数据不能被投影到2维平面上，曲面重构就需要包括基网格生成、重构面片缝合等过程。缝合边缘的连续性也不能在理论上得到保证问题四：matlab 曲面拟合 clf;clear,clc
p=rand(30,3);
x=p(:,1);y=p(:,2);z=p(:,3);%30组坐标
[xi,yi]=meshgrid(linspace(min(x),max(x),100),linspace(min(y),max(y),100));
zi=griddata(x,y,z,xi,yi,'v4');
surf(xi,yi,zi);
%shading interp %去除网格问题五：Matlab曲面拟合？ lsqcurvefit就可以，具体拟合系数需要有相应的数据点，否则效果肯定不好的。问题六：matlab中曲面拟合方法有哪些？哪种曲面拟合方法更好？ 我也需要这方面的知识啊，不过楼主这样提问似乎不妥，哪种曲面拟合方法更好应该是和你自身的数据有关的，没有万金油的问题七：我用matlab2011的曲面拟合工具箱拟合曲面，下面的分析中有DFE这个量的分析，这是什么？代表了什么意思？ 采用插值法
参考
知道了一些点(x,y,z)坐标,恭样用MATLAB绘制出三维曲面?
至于做出拟合函数z=f（x，y）
可以输入sftool启动曲面拟合工具箱，输入xyz数据
选用合适的函数拟合问题八：matlab怎样拟合曲面（三维的曲面拟合）数据如下 10分用 regress（）函数拟合得到，
z=2.4473+0.6077x-0.0013302x*y-0.04699x^2+0.0054369y^2+0.0010164x^3-9.0241e-005y^3
拟合信息：
R^2 = 0.8312；F=9.0279；p= ()0.001009
而且，你上面的程序不是拟合，是插值。你可以试试'v4'以外的几种插值方法。问题二：如何用Matlab做曲面拟合！ clf;clear,clc
p=rand(30,3);
x=p(:,1);y=p(:,2);z=p(:,3);%30组坐标
[xi,yi]=meshgrid(linspace(激in(x),max(x),100),linspace(min(y),max(y),100));
zi=griddata(x,y,z,xi,yi,'v4');
surf(xi,yi,zi);
%shading interp %去除网格问题三：曲面拟合方法和曲面重构方法有哪些 散点曲面重构是计算机图形学中的一个基本问题，针对这个问题提出了一种全新的基于核回归方法的散点曲面重构方法，使用二维信号处理方法中非参数滤波等成熟手段进行曲面重构。这种方法可以生成任意阶数连续的曲面，在理论上保证了生成曲面的连续性，可以自定义网格的拓扑，在曲率大或者感兴趣的局部能够自适应调整网格点的密度，生成的结果方便LOD建模，数据的拟合精度也可以通过调整滤波参数控制，算法自适应调整滤波器的方向，使结果曲面可以更好保持尖锐特征。同时在构造过程中避免了传统的细分曲面方法中迭代、Delaunay剖分和点云数据中重采样等时间开销大的过程，提高了效率。对于采样不均、噪声较大的数据。该算法的鲁棒性很好。实验表明这种曲面建模方法能够散点重构出精度较高的连续曲面，在效率上有很大提高，在只需要估计曲面和其一阶导数时，利用Nadaraya-Watson快速算法可以使算法时间复杂度降为O（N），远低于其他曲面重构平滑方法。同时算法可以对曲面的局部点云密度、网格顶点法矢等信息做有效的估计。重构出的曲面对类似数字高程模型（DEM）的数据可以保证以上的优点。但如果散点数据不能被投影到2维平面上，曲面重构就需要包括基网格生成、重构面片缝合等过程。缝合边缘的连续性也不能在理论上得到保证问题四：matlab 曲面拟合 clf;clear,clc
p=rand(30,3);
x=p(:,1);y=p(:,2);z=p(:,3);%30组坐标
[xi,yi]=meshgrid(linspace(min(x),max(x),100),linspace(min(y),max(y),100));
zi=griddata(x,y,z,xi,yi,'v4');
surf(xi,yi,zi);
%shading interp %去除网格问题五：Matlab曲面拟合？ lsqcurvefit就可以，具体拟合系数需要有相应的数据点，否则效果肯定不好的。问题六：matlab中曲面拟合方法有哪些？哪种曲面拟合方法更好？ 我也需要这方面的知识啊，不过楼主这样提问似乎不妥，哪种曲面拟合方法更好应该是和你自身的数据有关的，没有万金油的问题七：我用matlab2011的曲面拟合工具箱拟合曲面，下面的分析中有DFE这个量的分析，这是什么？代表了什么意思？ 采用插值法
参考
知道了一些点(x,y,z)坐标,恭样用MATLAB绘制出三维曲面?
至于做出拟合函数z=f（x，y）
可以输入sftool启动曲面拟合工具箱，输入xyz数据
选用合适的函数拟合问题八：matlab怎样拟合曲面（三维的曲面拟合）数据如下 10分用 regress（）函数拟合得到，
z=2.4473+0.6077x-0.0013302x*y-0.04699x^2+0.0054369y^2+0.0010164x^3-9.0241e-005y^3
拟合信息：
R^2 = 0.8312；F=9.0279；p= ()0.001009
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