基于NURBS曲线的数据拟合算法matlab仿真

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 本程序基于NURBS曲线实现数据拟合,适用于计算机图形学、CAD/CAM等领域。通过控制顶点和权重,精确表示复杂形状,特别适合真实对象建模和数据点光滑拟合。程序在MATLAB2022A上运行,展示了T1至T7的测试结果,无水印输出。核心算法采用梯度下降等优化技术调整参数,最小化误差函数E,确保迭代收敛,提供高质量的拟合效果。

1.程序功能描述
基于NURBS曲线的数据拟合算法,非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-Splines,简称NURBS)曲线是一种强大的数学工具,广泛应用于计算机图形学、CAD/CAM系统、几何建模和数据拟合等领域。NURBS曲线通过控制顶点和权重,能够精确地表示复杂的曲线和曲面形状,特别适合于对真实世界对象的建模和数据点的光滑拟合。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行

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(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

            layer2(i).outline(j).qlj_number = length(points); 
            %拟合前最大路径长度
            for jj = 1:length(points)-1
                dist1(jj) = sqrt((points(jj,1) - points(jj+1,1))^2 + (points(jj,2) - points(jj+1,2))^2); 
            end
            layer2(i).outline(j).qlj_maxlen = max(dist1); 
            %拟合前平均路径长度
            layer2(i).outline(j).qlj_meanlen= mean(dist1); 
            %拟合前最小路径长度 
            layer2(i).outline(j).qlj_minlen = min(dist1); 
            %拟合前最大拟合误差
            layer2(i).outline(j).qlj_error  = 0; 


            %拟合后路径段数
            layer2(i).outline(j).hlj_number = NUM; 
            %拟合后最大路径长度
            for jj = 1:length(points2)-1
                dist2(jj) = sqrt((points2(jj,1) - points2(jj+1,1))^2 + (points2(jj,2) - points2(jj+1,2))^2); 
            end
            layer2(i).outline(j).hlj_maxlen = max(dist1); 
            %拟合后平均路径长度
            layer2(i).outline(j).hlj_meanlen= mean(dist1); 
            %拟合后最小路径长度 
            layer2(i).outline(j).hlj_minlen = min(dist1); 
            %拟合后最大拟合误差
            layer2(i).outline(j).hlj_error  = max(miss); 
        end

    end 
    axis square;

4.本算法原理
非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-Splines,简称NURBS)曲线是一种强大的数学工具,广泛应用于计算机图形学、CAD/CAM系统、几何建模和数据拟合等领域。NURBS曲线通过控制顶点和权重,能够精确地表示复杂的曲线和曲面形状,特别适合于对真实世界对象的建模和数据点的光滑拟合。

4.1NURBS曲线基础
NURBS曲线是一类特殊的有理B样条曲线,它结合了非均匀(控制点具有不同的参数间隔)和有理(控制点带有权重)的特点。NURBS曲线的数学表达式为:

d741f2fae098386f6eb6d309efc924db_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

其中,m是数据点的数量,Pj​是第j个数据点的位置,uj​是对应数据点在参数空间的参数值。

3.参数优化:通过梯度下降、共轭梯度法、遗传算法等优化技术,调整控制顶点位置、权重及结点分布,以最小化误差函数E。

4.迭代收敛:重复步骤2和3,直到误差函数下降到预设阈值或迭代次数达到上限。

   在拟合过程中,权重wi​的调整尤为关键,因为它不仅影响曲线的形状,还能通过放大或缩小控制顶点的作用来适应数据点的分布。一种策略是根据数据点的密度或拟合误差动态调整权重,使得曲线在数据密集区域更加平滑,在数据稀疏区域保持对数据点的追踪。
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