为了更好地对数据量大且形状复杂的离散数据进行拟合,曾清红等人[1]开发出一种新的算法——移动最小二乘法。这种新的最小二乘算法为点云数据的处理提供了新的方法。使用点云数据拟合曲面时,由于点云的数据量大、形状复杂的特点,如果使用传统的最小二乘法拟合可能会得到病态的曲面方程,从而导致较大的误差。而使用...
附近子域内节点影响,这个子域称作点 x 的影响区域, 影响区域外的节点对 x的取值没有影响。在影响区域上定义一个权函数w(x), 如果权函数在整个区域取为常数, 就得到传统的最小二乘法。 参考自《基于移动最小二乘法的曲线曲面拟合-曾清红》 2.拟合函数的建立 在拟合区域的一个局部子域上, 拟合函数 f (x)...
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基于移动最⼩⼆乘法的点云曲⾯拟合(python)1.移动最⼩⼆乘法介绍 为了更好地对数据量⼤且形状复杂的离散数据进⾏拟合,曾清红等⼈[1]开发出⼀种新的算法——移动最⼩⼆乘法。这种新的最⼩⼆乘算法为点云数据的处理提供了新的⽅法。使⽤点云数据拟合曲⾯时,由于点云的数据量⼤...