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旧 2019-03-06, 03:52 PM   #1
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lxm1051758313@163.com 正向着好的方向发展
默认 关于移动最小二乘的曲面拟合问题

x=[-1,-1.3,-1.2,1,1.2,0.2,-0.2,-2.2,1.3,2.3,-0.3,1.4,-2.4,0.4,...
1.5,-0.5,2.5,0.6,-0.6,-2.6,-1.3,-0.7,1.7,0.8,1.8,2.8,0.9,1,-2,1.3];
y=[1,-2,-2.4,0.6,1.2,0.5,-0.7,-2.9,-0.3,2.4, 0.8,-1.9,2.4,0.7,2.6,...
-2.8,2,2.3,-2.3,-1.6,-2.8,1.5,0.2,2.5,1.5,0.8,-1.9,-0.3,-1.4,0.8];
z=[1.0140,-0.3882,0.0006,-0.3180,1.1635,0.2996,1.4301,0.0007,-0.9486,...
0.0118, 1.5846, -0.9528, 0.0071, 0.8560,0.1439,-0.3905,0.0086,...
2.2630,-1.6072, 0.0014,-0.0491,4.8470,-0.8791,0.9932,0.2269,...
-0.0247,-2.9919,-0.6862,0.0424,-0.2365];
这是空间中的离散点,我想做的是用移动最小二乘进行曲面拟合,知道了形函数和权函数,但是最后拟合出来的效果不太好,对于节点的选取以及最后拟合值将形函数和响应值相乘的那一块的维度有问题,将x,y网格化后是30*30的,但是z是1*30维,拟合出来后的图像只有z值处取值,但其他地方就没有值,此时导致的结果不平滑。下边是两个形函数和权函数的m文件
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