VC++的MFC实现的最小二乘法曲线拟合？
要求做成类似于计算器似得东西，输入数值返回结果。本人对编程几乎是一窍不通，请高人帮忙..求详细解答...
应用最小二乘法进行二次曲线拟合，要求用MFC，输入一些数值点，返回二次曲线系数a= ，b= c= 以及相关系数γ= 。
VC++的MFC实现的最小二乘法曲线拟合?
double *x_in,\/\/拟合前数据点X轴坐标数组 double *y_in,\/\/拟合前数据点Y轴坐标数组 unsigned long num_out,\/\/拟合后输出数据点组数 unsigned int nSimulateNum,\/\/拟合方式(可选值1-4次曲线)\/***输出***\/ double *factor\/\/factor(长度固定为5)){ if (0 < num_out){ double dbfactor[...
求C或C++语言编写的用最小二乘法进行曲线拟合
但是实际拟合出来的表达式为y=a[3]+a[2]t+a[1]t^2+a[0]t^3会有个常数项的。简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合...
基于最小二乘法的多项式曲线拟合:从原理到c++实现
首先，介绍最小二乘法原理以及多项式拟合方法的两种实现方式：代数方式和矩阵方式。代数方式涉及求解多项式系数的公式推导，矩阵方式利用矩阵运算简化求解过程。接着，基于OpenCV库，以C++语言编写代码实现这两种方法。最后，通过一个完整的示例展示如何通过离散点集拟合出一条多项式曲线。代数方式求解过程中，首先...
关于VC的最小二乘法曲线拟合算法问题
D2=D2+Q*Q; C=(*Y)[i]*Q+C; G=((*X)[i]-Z)*Q*Q+G; } C=C\/D2; P=G\/D2; Q=D2\/D1; D1=D2; (*A)[1]=C*T[1]; (*A)[0]=C*T[0]+(*A)[0]; } for(j=2;j<M;j++) { S[j]=T[j-1]; S[j-1]=-P*T[j-1]+T[j-2]; if(j>=3) { for(k=j-2;...
最小二乘法三次多项式曲线拟合 算法 MFC实现的 急用 万分感激
先求解一个 最小二乘问题 ，即解一个 超定方程组 （得到 三次曲线 系数）再用MFC中的画图函数离散的画出这个三次曲线（注意MFC中的坐标是矩阵坐标，也就是说原点位于左上角）
最小二乘法拟合曲线
最小二乘法多项式曲线是根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y=φ(x)。按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线，并且采取二项式方程为拟合曲线的方法,称为最小二乘法。为了使其尽可能反映所给数据的变化趋势，我们可以要求偏差的绝对值尽可能小，甚至是所有偏差...
最小二乘法多项式曲线拟合原理与实现
最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。给定数据点pi(xi,yi)，其中i=1,2,…,m。求近似曲线y= φ(x)。并且使得近似曲线与y=f(x)的偏差最小。近似曲线在点pi处的偏差δi= φ(xi)-y，i=1,2,...,m。1...
python_numpy最小二乘法的曲线拟合
在了解了最小二乘法的基本原理之后 python_numpy实用的最小二乘法理解 ，就可以用最小二乘法做曲线拟合了 从结果中可以看出，直线拟合并不能对拟合数据达到很好的效果，下面我们介绍一下曲线拟合。b=[y1] [y2] ... [y100]解得拟合函数的系数[a,b,c...d] CODE:根据结果可以看到...
我是一个电工(大专毕业)现在工作已经3年了,由于专业知识有限现在工作遇 ...
所以辨识课上最为强调的两个概念:作为输入的M序列,和最小二乘法。这两个概念都万分重要,不仅仅在辨识课上。课程进入正题后,课堂火力就基本集中在最小二乘法上了,将它精确的肢解,方方面面决无遗漏。未窥全豹仅见一斑,给人感觉:系统辨识等于最小二乘。这点上,个人觉得萧老师处理得不够大气。不过据内部人士的...
matlab最小二乘法曲线拟合怎么取?
最常用的曲线拟合方法是最小二乘法，该方法是寻找函数使得最小。\\x0d\\x0aMATLAB函数：p=polyfit(x,y,n)\\x0d\\x0a[p,s]= polyfit(x,y,n)\\x0d\\x0a说明：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。x必须是单调的。矩阵s用于生成预测值的误差估计。(见下一...
