讀者要求：

理解基本的matlab編程語(yǔ)言，會(huì)變量設(shè)置和數(shù)據(jù)及圖像可視化操作。

引言：

通過本文想為初學(xué)matlab曲面擬合的同學(xué)提供一些資料，我剛接觸曲面擬合也很費(fèi)了一番功夫，上網(wǎng)查了很多資料。從cnki下了一些中文的文獻(xiàn)，也從gogle下了一些英文的，都不得要領(lǐng)，做了4天，才得到了如上圖的擬合結(jié)果。

首先要明白曲面擬合的目的，其次了解下面提供的函數(shù)參數(shù)的功能(請(qǐng)自己在matlab的幫助里找，別人寫出來(lái)的都不要輕易相信，要相信官方的數(shù)據(jù)。

曲線擬合引例請(qǐng)參考文獻(xiàn)【基于溫度補(bǔ)償?shù)膫鞲衅鹘７椒捌鋺?yīng)用】(在cnki中搜索)完全根據(jù)文中的流程圖即可得到符合擬合精度的曲線。其中關(guān)鍵技術(shù)包含概率統(tǒng)計(jì)的參數(shù)存儲(chǔ)，和擬合階次選擇的循環(huán)。

然后按照下面的過程進(jìn)行曲面擬合，請(qǐng)仔細(xì)研究每個(gè)函數(shù)。

*************曲面擬合引例********************

x = rand(100,1)*16 - 8;

y = rand(100,1)*16 - 8;

r = sqrt(x.^2 + y.^2) + eps;

z = sin(r)./r;

xlin = linspace(min(x),max(x),33);

ylin = linspace(min(y),max(y),33);

[X,Y] = meshgrid(xlin,ylin);

Z = griddata(x,y,z,X,Y,'cubic');

mesh(X,Y,Z) %interpolated

axis tight; hold on

plot3(x,y,z,'.','MarkerSize',15) %nonuniform

********************************************

通過自己的歸納學(xué)習(xí)就能夠得到思路，進(jìn)行擬合了。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 曲面拟合,matlab曲面拟合的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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