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最小二乘曲线拟合
- 用C++编写最小二乘曲线拟合函数程序-prepared least squares curve fitting procedures Function
曲线拟合
- 本程序是基于LABWINDOWS开发的，主要是实现数据拟合这一功能。-This procedure is based on the development of LABWINDOWS is mainly the function of data fitting.
案例三 多项式和非多项式曲线拟合
- MATLAB经典案例系列视频,多项式和非多项式曲线拟合(MATLAB classic case series video, polynomial and non polynomial curve fitting)
最小二乘曲线拟合
- 可用于有误差的数据的处理，更好的拟合数据(Can be used for data processing)
3次B样条曲线拟合
- 离散点曲线 进行3次B样条曲线拟合 包括节点参数化过程 基函数计算过程 控制点反求过程 到最后拟合曲线的显示(The discrete point curve is fitted with 3 B spline curves, including the node parameterization process, the basis function calculation process, the control point inversion process, and the final
最小二乘法拟合曲线C语言代码
- 用最下二乘法多项式进行曲线拟合进而插值。(With the least two multiplicative polynomial for curve fitting, and then interpolation.)
最小二乘法曲线拟合
- 最小二乘拟合曲线,知道离散点后可以更好的获得其对于曲线的拟合(Least square fitting curve)
曲线拟合
- 曲线拟合：通过给定的一组二维坐标点，利用线性代数中矩阵求逆的知识，从这些数据中找出规律性，预测原函数f（x)的表达式，以消除所给数据的局部波动。一次拟合出来的函数图像是直线，二次拟合出来的图像是抛物线。两者相比，二次拟合逼近程度更高。(curve fitting through a given set of two-dimensional coordinates, using the inverse matrix in linear algebra knowledge, find out the
曲线拟合
- 可以根据需要进行曲线拟合，数据需要自己输入(Curve fitting can be done according to the needs)
第四章曲线拟合方法
- 关于曲线拟合的实际例子以及MATLAB的实现(A practical example of curve fitting and the realization of MATLAB.)
拟合
- 多个函数的曲线拟合，里面统计有最小二乘、非线性回归(Curve fitting for multiple functions)
遗传算法+数据传递机制+多项式和非多项式曲线拟合
- 多项式和非多项式曲线拟合；数据传递机制；遗传算法(Polynomial and non polynomial curve fitting and Data transfer mechanism)
最小二乘法曲线拟合
- 最小二乘法曲线拟合，基于C语言编写的算法(Least squares curve fitting algorithm based on C language)
最小二乘法分段直线拟合
- 曲线拟合是图像分析中非常重要的描述符号。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法,然而一般的最小二乘法有一定的局限性,已经有不少学者对其进行了一些改进。进一步对最小二乘法进行改进,提出一种新的分段直线拟合算法来代替多项式曲线拟合,以达到简化数学模型的建立和减少计算的目的,使其能够更好地对点序列进行拟合。(Curve fitting is a very important descr iptor in image analysis,the most commonly used curve fitting
数据拟合
- 数据拟合：一元函数插值、样条插值、多项式插值或拟合、曲线拟合、各种边界条件的样条插值、样条拟合、二元函数插值、拉格朗日插值法(Data fitting: interpolation of unary functions, spline interpolation, polynomial interpolation or fitting, curve fitting, spline interpolation of various boundary conditions, spline fitti
曲线拟合
- 找出一大串数据，用一个函数进行逼近，或者拟合。使其误差尽可能小(Find a bunch of data, approximate it with a function, or fit it.Make the error as small as possible)
曲线拟合
- 最小二乘法实现曲线拟合，返回拟合多项式系数(Least Squares Method for Curve Fitting)
多项式和非多项式曲线拟合
- 多项式拟合在matlab中可以使用ployfit函数求解多项式系数，通过ployval函数求解拟合多项式在某数据点处的值(Polynomial and Non-polynomial Curve Fitting)
数据拟合
- 利用MATLAB进行数据拟合，常见的数据拟合方法。包括：一元函数插值、样条插值、多项式插值或拟合 、曲线拟合、拉格朗日插值法等。(MATLAB data fitting, common data fitting methods. It includes: interpolation of unitary function, spline interpolation, polynomial interpolation or fitting, curve fitting, Lagrange inte
labview拟合
- labview的曲线拟合，包括线性拟合，多项式拟合，有输入有输出(Curve fitting of LabVIEW, including linear fitting, polynomial fitting, with input and output)