随着技术的不断进步，最小二乘法曲线拟合和龙贝格算法在MATLAB中的源程序实现显得尤为重要。
最小二乘法曲线拟合与龙贝格算法的MATLAB实现
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最小二乘法曲线拟合实用工具
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该工具提供拟合系数、最小均方根差和拟合曲线。它还可存储拟合数据和系数。
使用本工具，用户可以轻松地拟合曲线并获取相关信息。
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RTK球心拟合最小二乘法与MATLAB实现
在RTK球面拟合的研究中，基于球心拟合的最小二乘构造原理，作者使用MATLAB语言编写了球心拟合程序。为验证拟合模型的合理性，作者通过数值模拟方式人工构造了一组球数据，随后利用编写的拟合模型进行球心拟合。结果表明，最大拟合误差优于1*10^-4mm，验证了球心拟合模型的合理性和准确性。
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最小二乘法在曲面拟合中的应用
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不带微分的最小二乘曲线拟合方法
Curdat.m是一个数据文件。你可以改变以获得你的需要。Polycurve.m是多项式基础文件。Graf.m是用户的基础文件，你可以更改以匹配你的选择。Curfit.m给出多项式曲线和图形。Gramplot.m给出了所选基础的曲线。例子：Gramplot()给出了结果，偏差和地点包括在内。Curfit(4)给出了结果。最小二乘曲线拟合是原则。在配方中，避免了差异化。相反，内积是设计并创建了Gram矩阵。曲线F是F = ∑ ai fi ; i = 1..n，ai是参数，fi是基函数。
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