最小二乘法拟合平面，可用于散斑点拟合平面。 最小二乘法拟合平面，可用于散斑点拟合平面。 最小二乘法拟合平面，可用于散斑点拟合平面。

在学习的过程中，用matlab实现的线性回归代码。包括数据和程序。

车辆视频测速中常常需要标定摄像机安装高度、视场角、倾斜角等参数，而其中倾斜角的确定与更新一般采用人工方式，限制了视频测速系统的应用。针对此问题，提出了一种自适应的摄像机倾斜角标定方法，利用连续观测图像序列建立超定线性方程组，并采用最小二乘法进行求解，最后经过闭环反馈调节，可以实时得出摄像机倾斜角。实验结果表明，该方法测量较为准确，避免了传统人工测量和维护的不便，具有较好的实用性。

采用机器视觉手段进行轴类零件识别。通过采集待识别零件样本信息,利用MATLAB软件编程实现对样本的图像处理和轮廓提取,获得特征量信息。然后通过图像标定和亚像素最小二乘法进行直线拟合获得轴的边缘轨迹,完成轴的直径和同轴度识别。进行视觉识别结果和人工测量结果比较,结果表明,采用机器视觉进行轴类零件识别,相对误差为0.001,检测精度具有一定的可靠性,且检测速度快,便于实现批量化、在线实时检测,具有广阔的应用前景。

最小二乘法Least Square Method，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史（由马里·勒让德于1806年提出）。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 那什么是最小二乘法呢？别着急，我们先从几个简单的概念说起。 假设我们现在有一系列的数据点 ，那么由我们给出的拟合函数h(x)得到的估计量就是 ，那么怎么评估我们给出的拟合函数与实际待求解的函数的拟合程度比较高呢？这里我们先定义一个概念：

最小二乘法常用matlab仿真

最小二乘法滤波器的vc++代码，可以移植到自己的程序中去的‘

尽管可以计算圆与 2D 数据的线性最小二乘拟合，但这不是最小化从点到拟合圆的距离（几何误差）的解决方案。 线性解决方案最小化函数的代数误差，例如f(x) = ax'x + b'x + c = 0 最小化几何误差是一个非线性最小二乘问题。 fitcircle 允许您进行计算 - 它使用代数拟合作为几何误差最小化的初始猜测。 例如x = randn(2, 10); % 线性最小二乘拟合[z, r] = fitcircle(x, '线性') % 真正的最佳拟合（最小化几何误差） [z, r] = fitcircle(x) 有关更多信息，请查看已发布的演示文件。 本次提交基于以下论文： “圆和椭圆的最小二乘拟合”，W. Gander、GH Golub、R. Strebel，BIT 数值数学，Springer 1994 应即将提交类似的省略号提交

该函数计算线 ax+by+c=0 到一组 2D 点的加权正交最小二乘拟合的参数 a、b 和 c，其坐标由 x 和 y 以及权重 w 给出。 n=100； x=1:n; y=2.5*x + (5+300./x).*randn(1,n); 情节（x，y，'.k'） 坚持，稍等w=1:n; [abc] = wols(x,y,w); plot([0,n],[-c/b,-c/b - a/b*n],'-r','LineWidth',2)

常被用于去除拉曼光谱中的背景噪声，扣除底噪的好工具。（找了半天才找到，传上来以免之后又找不到。） 绝对能用，不用积分，希望能帮助到大家！ 欢迎交流学习