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搜索资源列表

  1. 最小二乘数拟合曲线系数计算

  2. 通过设置不同点，拟合次数计算系数。 6个点，2次拟合。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-16
    • 文件大小：10240
    • 提供者：chenyun1123

  1. 二次拟合的DEM内插（C#版）

  2. 主要用了二次拟合的内插方法对DEM数据进行内插。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-01-07
    • 文件大小：113664
    • 提供者：daleybrock

  1. 灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序

  2. %下面程序是灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序,matlab6.5 ,使用本程序请注明，程序存储为gm1.m 　　%x = [5999,5903,5848,5700,7884];gm1(x); 测试数据 　　%二次拟合预测GM(1,1)模型 　　function gmcal=gm1(x)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-29
    • 文件大小：56320
    • 提供者：hualiu163

  1. Bursa_Wolf，布尔莎坐标转换，matlab实例，平差，最小二乘求解,三次拟合

  2. Bursa_Wolf，布尔莎坐标转换，matlab实例，平差，最小二乘求解,三次拟合 个人整理的，最齐全的Bursa_Wolf，布尔莎坐标转换资料，含matlab实例，平差，最小二乘，三次拟合，精度更高，以及相应的引文资料。请注明引用出处！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-15
    • 文件大小：2048
    • 提供者：isharesin

  1. 9点的二次拟合源代码

  2. 多个点（9点采样值）二次拟合的C语言原代码程序

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-10-21
    • 文件大小：4096
    • 提供者：wwt3030

  1. 非线性拟合工具

  2. 当前非线性拟合和多元拟合的工具较少，这是针对常用的拟合算法，开发的一款数据拟合为主的软件。包括线性拟合的各种算法，非线性拟合的各种算法，以及多元拟合的各种算法。其中提供了很多非线性方程的模型，以满足不同的需求，也可以制定自己所需要的指定非线性方程模型的，采用最先进的初始值估算算法，无需初始值就可以拟合自己想要的非线性方程模型各个模块的介绍如下。 1.线性拟合算法模块 根据最小二乘拟合算法，对输入的数据进行变量指定次方的拟合。同时可对自变量或因变量进行自然对数和常用对数的转换后再拟合。根据实际情

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-12-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xiangjian208

  1. DEM移动二次拟合C#源代码

  2. 摄影测量中DEM移动二次拟合，用于确定未知点的高程值

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-09-01
    • 文件大小：74752
    • 提供者：acrockofshit

  1. 3元1次最小二乘拟合

  2. 使用fortran的最小二乘拟合,X1,X2,X3为参数，Y为对应行值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-09-21
    • 文件大小：1024
    • 提供者：miccozn

  1. excel二次拟合

  2. 二次拟合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-04-25
    • 文件大小：51200
    • 提供者：leeshen

  1. 最小二乘法拟合曲线·

  2. 最小二乘法拟合曲线（也叫最佳平方逼近），拟合次数可选，最多到20次，不必懂原理，拷贝到项目中直接用，纯C代码+注解

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2017-03-30
    • 文件大小：1024
    • 提供者：maomao__run

  1. 遗传算法与最小二乘法拟合函数比较的C/C++代码实现

  2. 对于任何函数，都可以运用泰勒公式展开为一元n次多项式，运用遗传算法拟合该曲线，求解系数，从而达到拟合曲线的目的，同时与最小二乘法相比较。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-06-09
    • 文件大小：581632
    • 提供者：yanghuaqings

  1. 最小二乘拟合函数

  2. 求最小二乘拟合函数 （1）用二次多项式拟合； （2）用三次多项式拟合。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-12-07
    • 文件大小：4096
    • 提供者：b343040953

  1. C#最小二乘法拟合曲线，解方程组NIHE.cs

  2. 用C#最小二乘法拟合任意次曲线，解线性方程组，三元一次方程组，高斯方程解方程参数等，代码中有注释，详细步骤介绍，且未引用第三方库，纯手敲代码，下载后可用VS直接运行

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_46274510

  1. 在python中利用最小二乘拟合二次抛物线函数的方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇在python中利用最小二乘拟合二次抛物线函数的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_38725426

  1. 对python实现二维函数高次拟合的示例详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇对python实现二维函数高次拟合的示例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38691319

  1. 2D最小二乘拟合

  2. 北航研究生数值分析第三次大作业，最小二乘拟合实验代码C++

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2016-05-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：je_neil

  1. 对python实现二维函数高次拟合的示例详解

  2. 在参加“数据挖掘”比赛中遇到了关于函数高次拟合的问题，然后就整理了一下源码，以便后期的学习与改进。 在本次“数据挖掘”比赛中感觉收获最大的还是对于神经网络的认识，在接近一周的时间里，研究了进40种神经网络模型，虽然在持续一周的挖掘比赛把自己折磨的惨不忍睹，但是收获颇丰。现在想想也挺欣慰自己在这段时间里接受新知识的能力。关于神经网络方面的理解会在后续博文中补充（刚提交完论文，还没来得及整理），先分享一下高次拟合方面的知识。 # coding=utf-8 import matplotlib.pyp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38658982

  1. 基于最小二乘拟合的波片相位延迟测量

  2. 提出一种精密测量波片相位延迟的新方法。将待测波片置于起偏器和检偏器之间，通过步进电机控制波片匀速旋转，基于最小二乘法拟合出射光强随波片方位角变化的曲线，进而得到波片延迟。根据上述原理，建立了一套波片延迟测量系统，并分析了系统的稳定性、可测量的延迟范围、接收器件的非线性效应、系统误差源这4个影响测量精度的主要方面。结果表明，该系统不适于测量λ/2波片；检偏器方位角在±38°范围内，采样间隔小于10°时系统较稳定；接收器件的二次非线性效应产生较大的系统误差；波片初始角度误差和检偏器方位角误差对该系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38564598

  1. 基于最小二乘法多次拟合逼近求交的反射相位延迟测量

  2. 针对提高反射相位延迟测量速度和精度的应用需求，研发了一种以起偏器-棱镜-检偏器(PPA)为光路结构的测量系统，基于最小二乘法，给出了无需知道初始检偏角可对所采集的光强分布点进行二元线性拟合的方法，进而提出了对不同起偏角情况下所采集的两组光强分布点进行多次拟合、逼近求交得到反射相位延迟量的方法。该方法在反射相位延迟的测量过程中，无需精确设置光学元件的方位角，可利用软件系统完成光强分布点的采集及其计算机数值计算处理，所有的测量操作可控制在15 s 内完成，实验结果表明：反射相位延迟测量结果的误差为0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38607971

  1. 在python中利用最小二乘拟合二次抛物线函数的方法

  2. 1、最小二乘也可以拟合二次函数 我们都知道用最小二乘拟合线性函数没有问题，那么能不能拟合二次函数甚至更高次的函数呢？答案当然是可以的。下面我们就来试试用最小二乘来拟合抛物线形状的的图像。 对于二次函数来说，一般形状为 f(x) = a*x*x+b*x+c，其中a,b,c为三个我们需要求解的参数。为了确定a、b、c，我们需要根据给定的样本，然后通过调整这些参数，知道最后找出一组参数a、b、c，使这些所有的样本点距离f(x)的距离平方和最小。用什么方法来调整这些参数呢？最常见的自然就是我们的梯度下降

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_38720978
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