//=== === === === === === === === === === === === === === = //函数说明 //函数名称：PolyFit //函数功能：最小二乘法曲线拟合 //使用方法：double *x ---- 存放n个数据点的X坐标 // double *y ---- 存放n个数据点的Y坐标 // int n -------- 给定数据点个数 // double *a ---- 返回m-1次拟合多项式的m个系数 // int m -------- 拟合多项式的项数，即拟合多项式的最高次为m-1。要求m<=n,且 // m<=20。若m>n或m>20，则本函数自动按m=min{n,20}处理 // double *dt --- dt[0]返回拟合多项式与各数据点误差的平方和；dt[1]返回拟合多 // 项式与各数据点的误差绝对值之和；dt[2]返回拟合多项式与各数据 // 点误差绝对值的最大值 //注意事项：拟合多项式的形式为 y = b0 + b1*(x-Xavr)...
上传时间： 2015-07-19
上传用户：waizhang
建立了一种基于移动最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲线曲 面拟合方法这种方法对传统的最小二乘(LS)法的作了比较大的改进使生成的曲线曲面具 有精度高光滑性好等许多优点详细介绍了移动最小二乘法的原理应用和特点并且给 出了使用移动最小二乘法进行曲线曲面拟合的程序设计流程最后给出了曲线拟合和空间散 乱数据曲面拟合算例将拟合结果与最小二乘拟合结果作了比较分析了MLS 拟合曲线曲 面的光滑性和拟合质量表明了该方法的优越性和有效性
标签： Least-Squares Moving MLS LS
上传时间： 2017-07-02
上传用户：xc216
根据最小二乘法由一组点拟合一条直线
上传时间： 2015-02-28
上传用户：13188549192
* 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和 * 输入: m--已知数据点的个数M * f--M维基函数向量 * n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * a--无用 * 输出: 函数返回值为曲线拟和的均方误差 * a为用基函数进行曲线拟和的系数, * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].
上传时间： 2015-07-26
上传用户：
一个最小二乘法的拟合数据的小程序，希望大家喜欢
上传时间： 2013-12-17
上传用户：问题问题
本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和 。 本算法用指数平滑法预测数据
上传时间： 2013-12-27
上传用户：lijinchuan
首先介绍多元线性回归公式（即最小二乘法计算公式），然后进行VB编程，实现多次曲线拟合算法。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：蠢蠢66
最小二乘法 实现 球形的拟和 matlab程序
上传时间： 2016-05-28
上传用户：skfreeman
最小二乘法(least squares analysis)是一种 数学 优化 技术，它通过 最小化 误差 的平方和找到一组数据的最佳 函数 匹配。 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。 最小二乘法通常用于 曲线拟合 (least squares fitting) 。这里有 拟合圆曲线 的公式推导过程 和 vc实现。
标签： analysis squares least 最小二乘法
上传时间： 2016-09-06
上传用户：cuibaigao
用最小二乘法解决实际问题，如曲线拟合，插值分析，
上传时间： 2013-12-30
上传用户：3到15
