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曲線擬合法

鎖定
曲線擬合法(fit theory),俗稱拉曲線,是一種把現有數據透過數學方法來代入一條數式的表示方式。科學和工程問題可以通過諸如採樣、實驗等方法獲得若干離散的數據,根據這些數據,我們往往希望得到一個連續的函數(也就是曲線)或者更加密集的離散方程與已知數據相吻合,這過程就叫做擬合 (fitting)
中文名
曲線擬合法
外文名
fit theory
別    名
拉曲線法
學    科
物理

曲線擬合法擬合直線或多項式曲線

方程
在笛卡爾平面上是一條直線,而這條直線的斜率a。因為任何兩點可以決定一條直線,因此總能找到次數不多於1的多項式來串起任何兩個x值相異的點。 [1] 
如果把多次式的次數增加到2
那麼只要給定x值各異的3點,總會有次數不多於2的多項式可以把它們串起。
如果把多次式的次數再增加到3
那麼只要給定x值各異的4點,總會有次數不多於3的多項式可以把它們串起。
對於這條多項式,更正確的描述是這條多項式附合任何4個限制。限制可以是一點(x,y)、角度或曲率(即半徑的倒數 1/R)。角度和曲率的限制通常在曲線的終端,因此稱為終端條件。為了樣條(spline) 的交接平滑,通常會用到全等的終端條件。 也可以增加如曲率變化等高階約束。例如,在高速公路立體交叉點苜蓿葉型的設計中,可以用來理解當汽車繞着交叉點運動時作用在汽車上的力,並依此設定合理的限定時速。
一次多項式也可以擬合一個單點和一個角度,三次多項式則可以擬合兩點,一個角度約束以及一個曲率約束。許多其它類型的約束組合也同樣可以用低階或者高階多項式來擬合。

曲線擬合法判別擬合好壞

如果有超過n+1個約束(n是多項式的階次),仍然可以使用多項式擬合。通常一個滿足所有約束的精確擬合不一定能夠得到(但是有可能得到,例如,用一次多項式擬合共線的三點三點共線)。通常,我們需要使用一些方法來評價擬合的好壞。最小平方法就是用來評價差別的一種常用的方法。
不通過提高多項式的次數來更好的擬合曲線的原因有下:
1)即使存在精確的擬合,也不意味着必須得到這樣的擬合。根據使用的算法不同,我們可能遇到分歧,要麼精確的擬合無法得到,要麼需要太多的計算機時去得到精確的擬合。不管哪種情況,最終都會以得到近似擬合而結束。
2)通常人們會希望得到一個近似的擬合,而不願為了精確擬合數據而使擬合的曲線產生扭曲。
3)高次多項式往往有高度波動的特性。如果我們通過兩點“A”和“B”作一條曲線,我們希望這條曲線也能通過“A”和“B”的中點。但是對於高次多項式,情況就不是這樣了,高次多項式曲線往往可能有很大或者很小的幅值。對於低次多項式,曲線將沒有很大波動,而能通過中點(對於一次多項式,甚至能保證肯定通過中點)。
參考資料
  • 1.    Chernov, N.; Ma, H. (2011), "Least squares fitting of quadratic curves and surfaces", in Yoshida, Sota R., Computer Vision, Nova Science Publishers, pp. 285–302,