1.根據一組點的坐標擬合空間平面，有兩種方法：
第一種：如果在測量得到的數據中，x，y值都是確認沒有誤差的，而誤差只是出現在z值上，則可以使用線性回歸的方法，此方法最小二乘的目標是在z方向上的殘差
Matlab 代碼

% 隨機生成一組（x,y,z),這些點的坐標離一個空間平面比較近
x0=1,L1=2;
y0=1,L2=2;
x=x0+rand(20,1)*L1;
y=y0+rand(20,1)*L2;
z=1+2*x+3*y;
scatter3(x,y,z,'filled')
hold on;
X = [ones(length(x),1) x y];% 擬合，其實是線性回歸，但可以用來擬合平面
% 輸出為 b = [b(1) b(2) b(3)] 表示 z = b(1) + b(2)*x + b(3)*y 是擬合出來的平面的方程
[b,bint,r,rint,stats] = regress(z,X,95);% 圖形繪制
xfit = min(x):0.1:max(x);
yfit = min(y):0.1:max(y);
[XFIT,YFIT]= meshgrid (xfit,yfit);
ZFIT = b(1) + b(2) * XFIT + b(3) * YFIT;
mesh(XFIT,YFIT,ZFIT);

輸出結果如圖1

第二中： 如果在測量得到的數據中，x，y，z都存在誤差，則最小化的目標應該是測量點到平面距離的殘差。

% 隨機生成一組（x,y,z),這些點的坐標離一個空間平面比較近
x0=1,L1=2;
y0=1,L2=2;
x=x0+rand(20,1)*L1;
y=y0+rand(20,1)*L2;
z=1+2*x+3*y;
scatter3(x,y,z,'filled')
hold on;planeData=[x,y,z];% 協方差矩陣的SVD變換中，最小奇異值對應的奇異向量就是平面的方向
xyz0=mean(planeData,1);
centeredPlane=bsxfun(@minus,planeData,xyz0);
[U,S,V]=svd(centeredPlane);a=V(1,3);
b=V(2,3);
c=V(3,3);
d=-dot([a b c],xyz0);% 圖形繪制
xfit = min(x):0.1:max(x);
yfit = min(y):0.1:max(y);
[XFIT,YFIT]= meshgrid (xfit,yfit);
ZFIT = -(d + a * XFIT + b * YFIT)/c;
mesh(XFIT,YFIT,ZFIT);

結果如圖2

[參考網址](https://www.ilovematlab.cn/thread-220252-1-1.html) [轉](https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/51175383) [轉](https://blog.csdn.net/eric_e/article/details/80983067?utm_source=blogxgwz6)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的三维空间平面拟合MATLAB的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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