FIT BUT

matlab中的fit函数实现源码说明文档[toc] +++++实验结果客观对比：表1各算法在NYU2室内合成数据集上随机抽取的200幅图像上的SSIM、PSNR平均指标值对比Metrics hazy ATM BCCR FVR NLD Proposed SSIM 0.6590 0.7336 0.7689 0.6925 0.7836 0.8192 PSNR 11.0948 13.6347 15.4168 13.9971 16.7374 18.9001表2各算法在NYU2室内合成数据集上随机抽取的200幅图像上的SSIM、PSNR平均指标值对比Metrics hazy DCP CAP MSCNN DehazeNet Proposed SSIM 0.6590 0.8104 0.8273 0.7686 0.8141 0.8192 PSNR 11.0948 18.1181 18.6770 16.3774 19.0044 18.9001主观对比：汇总对比结果及分析见++++环境配置及说明Windows CUDA 10.0 Ope

Matlab开发：简化fit函数的使用方法。Pbest=简单（x，y）。

椭圆拟合 使用Matlab的函数，如fitEllipse或lsqcurvefit，可以对一组散点进行椭圆拟合。拟合的基本思路是最小化每个点到椭圆的距离，得到椭圆的最佳参数（中心位置、长短轴长度和旋转角度）。 拟合优度计算 拟合优度R²衡量的是拟合模型对数据的解释程度。R²值越接近1，表示拟合效果越好。R²的计算公式为： R² = 1 - (Σ(y_actual - y_predicted)² / Σ(y_actual - y_mean)²) 其中，y_actual为实际数据，y_predicted为拟合值，y_mean为数据的均值。 Matlab 在Matlab中，使用regress或lsqcurvefit来实现椭圆拟合，计算拟合优度时可利用R²公式，或者通过Matlab自带的函数直接获取R²值。

目前有一组三维数据，需要将其拟合为一条直线，并求出该直线的方程。数据保存在一个txt文件中。