基於 移動最小二乘法(MLS) 的三維數據擬合

項目介紹:算法

1. 須要預測的數據:函數

 

 

2. 採用的權函數以及形函數:blog

 

3. 求解的形函數曲線結果:im

 

 

 

4. 算法流程圖:數據

 

 

5. 預測結果:項目

x=[234 255 255 76 12];
y=[162 242 176 54 55];
z=[199 200 57 50 73];img

 

對應的預測結果爲:co

 

>> MLS_Outputps

Esti_ux =ab

53.3651
73.8599
54.2216
5.9668
9.0063


Esti_uy =

43.9818
77.5332
48.3499
5.2517
11.2930


Esti_uz =

54.0154 58.9993 10.9130 4.6627 1.1916

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