Matlab 散点数据拟合3D曲面

x=[ 37.04761905
44.47826087
46.73913043
54.95
58
68.73913043
65.9
76.34782609
76.47619048
84.85714286
85.40909091
95.82608696
95.14285714
101.05
101.1904762
104.8571429
105.65
109.0434783
111.5652174
116.7368421
];

y = [2998.761905
2267.173913
2860.26087
2291.65
2710.1
2188.913043
2706.5
2245.521739
2649.571429
2209.809524
2583.772727
2103
2468.666667
2019
2382.380952
1962.047619
2367.05
1947.826087
2266.73913
1887.473684
];
 z = [ 100 
     100 
     200 
     200 
     300 
     300 
     400 
     400 
     500 
     500 
     600 
     600 
     700 
     700  
     800
     800
     900
     900
     1000
     1000 ];
 tri = delaunay(x,y)
 trisurf(tri,x,y,z)
 shading interp;
 sf=fit([x,y],z,'poly54')
 plot(sf,[x,y],z)

xyz数据自己指定,只需要5行程序就可以搞定。

测试结果:

Matlab 散点数据拟合3D曲面_第1张图片

蓝色点点为数据

 Matlab 散点数据拟合3D曲面_第2张图片

 曲线方程以及部分参数系数:

Matlab 散点数据拟合3D曲面_第3张图片

你可能感兴趣的:(Matlab,matlab,3d,线性代数)