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eryar

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最小二乘法擬合直線

Posted on 2019-07-04 16:26 eryar 閱讀(3279) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 2.OpenCASCADE

最小二乘法擬合直線

在科學(xué)實驗和生產(chǎn)實踐中,經(jīng)常需要從一組實驗數(shù)據(jù)出發(fā)尋求函數(shù)y=f(x)的一個近似表達式,也稱為經(jīng)驗公式。從幾何上看,就是希望根據(jù)給定的m個點,求曲線y=f(x)的一條近似曲線。因此這是個曲線擬合問題。

當我們要求近似曲線嚴格通過給定的每個點時,這是插值算法。對于本文所述的直線擬合來說,如果用插值算法,則只需要兩個點就夠了。實際直線擬合數(shù)據(jù)可能滿足不了這個條件,為了便于計算,分析與應(yīng)用,我們較多地根據(jù)“使測量點到直線距離的平方和最小”的原則來擬合。按最小二乘原則選擇擬合曲線的方法,稱為最小二乘法(Method of Least Squares)。

利用最小二乘法擬合曲線的一般步驟是:

  • 將實驗數(shù)據(jù)顯示出來,分析曲線的形式;

  • 確定擬合曲線的形式。對于本文來說,曲線形式是直線,y=a+bx;

  • 建立法方程組并對其進行求解;

 

因為OpenCASCADE中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及算法豐富,所以用OpenCASCADE可以快速實現(xiàn)直線的最小二乘法擬合算法。下面給出具體實現(xiàn)代碼:

#include <iostream>
#include <gp_Lin2d.hxx>
#include <gp_Pnt2d.hxx>
#include <TColgp_Array1OfPnt2d.hxx>
#include <math_Vector.hxx>
#include <math_SVD.hxx>
#include <math_Gauss.hxx>
#include <math_GaussLeastSquare.hxx>
#include <OSD_Chronometer.hxx>
void fitLine(const TColgp_Array1OfPnt2d& thePoints,
             const std::string& theFileName,
             gp_Lin2d& theLine)
{
    math_Vector aB(1, 2, 0.0);
    math_Vector aX(1, 2, 0.0);
    math_Matrix aM(1, 2, 1, 2);
    Standard_Real aSxi = 0.0;
    Standard_Real aSyi = 0.0;
    Standard_Real aSxx = 0.0;
    Standard_Real aSxy = 0.0;
    std::ofstream aDrawFile(theFileName);
    for (Standard_Integer i = thePoints.Lower(); i <= thePoints.Upper(); ++i)
    {
        const gp_Pnt2d& aPoint = thePoints.Value(i);
        aSxi += aPoint.X();
        aSyi += aPoint.Y();
        aSxx += aPoint.X() * aPoint.X();
        aSxy += aPoint.X() * aPoint.Y();
        aDrawFile << "vpoint p" << i << " " <<
                     aPoint.X() << " " << aPoint.Y() << " 0" << std::endl;
    }
    aM(1, 1) = thePoints.Size();
    aM(1, 2) = aSxi;
    aM(2, 1) = aSxi;
    aM(2, 2) = aSxx;
    aB(1) = aSyi;
    aB(2) = aSxy;
    OSD_Chronometer aChronometer;
    aChronometer.Start();
    math_Gauss aSolver(aM);
    //math_GaussLeastSquare aSolver(aM);
    //math_SVD aSolver(aM);
    aSolver.Solve(aB, aX);
    if (aSolver.IsDone())
    {
        Standard_Real aA = aX(1);
        Standard_Real aB = aX(2);
        gp_Pnt2d aP1(0.0, aA);
        gp_Pnt2d aP2(-aA/aB, 0.0);
        theLine.SetLocation(aP1);
        theLine.SetDirection(gp_Vec2d(aP1, aP2).XY());
        aDrawFile << "vaxis l "
                  << aP1.X() << " " << aP1.Y() << " 0 "
                  << aP2.X() << " " << aP2.Y() << " 0 " << std::endl;
        std::cout << "===================" << std::endl;
        aX.Dump(std::cout);
    }
    aChronometer.Stop();
    aChronometer.Show();
}
int main()
{
    gp_Lin2d aLine;
    // Test data 1
    TColgp_Array1OfPnt2d aPoints1(1, 6);
    aPoints1.SetValue(1, gp_Pnt2d(36.9, 181.0));
    aPoints1.SetValue(2, gp_Pnt2d(46.7, 197.0));
    aPoints1.SetValue(3, gp_Pnt2d(63.7, 235.0));
    aPoints1.SetValue(4, gp_Pnt2d(77.8, 270.0));
    aPoints1.SetValue(5, gp_Pnt2d(84.0, 283.0));
    aPoints1.SetValue(6, gp_Pnt2d(87.5, 292.0));
    fitLine(aPoints1, "fit1.tcl", aLine);
    // Test data 2
    TColgp_Array1OfPnt2d aPoints2(0, 7);
    aPoints2.SetValue(0, gp_Pnt2d(0.0, 27.0));
    aPoints2.SetValue(1, gp_Pnt2d(1.0, 26.8));
    aPoints2.SetValue(2, gp_Pnt2d(2.0, 26.5));
    aPoints2.SetValue(3, gp_Pnt2d(3.0, 26.3));
    aPoints2.SetValue(4, gp_Pnt2d(4.0, 26.1));
    aPoints2.SetValue(5, gp_Pnt2d(5.0, 25.7));
    aPoints2.SetValue(6, gp_Pnt2d(6.0, 25.3));
    aPoints2.SetValue(7, gp_Pnt2d(7.0, 24.8));
    fitLine(aPoints2, "fit2.tcl", aLine);
    return 0;
}

在函數(shù)fitLine()中,根據(jù)擬合點建立法方程組,并使用math_Gauss來對法方程組進行求解。其實也可以使用math_GaussLeastSquare或者math_SVD等求解法方程組。在主函數(shù)main()中測試了兩組數(shù)據(jù)。測試數(shù)據(jù)1來自易大義等《計算方法》,測試數(shù)據(jù)2來自《高等數(shù)學(xué)》。程序運行結(jié)果如下圖所示:

與書中計算結(jié)果吻合。


由于需要將計算結(jié)果顯示出來,所以在fitLine()函數(shù)中增加了輸出Draw腳本文件的代碼,實際運用時可將這部分代碼去掉。將程序生成的腳本文件加載到Draw中,即可得到下面兩個圖:

測試數(shù)據(jù)1擬合直線


測試數(shù)據(jù)2擬合直線


綜上所述,對于二維直線的最小二乘法擬合算法的關(guān)鍵是對建立的法方程組進行求解。OpenCASCADEmath包中提供了一些解方程組的類可以直接使用。對于沒有使用OpenCASCADE的開發(fā)環(huán)境的情況,也可以使用其他矩陣庫,如Eigen等用得很廣泛。Eigen官方網(wǎng)站:http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page


將計算結(jié)果導(dǎo)出Draw腳本可視化,可以方便直觀地查看擬合結(jié)果。如果熟悉其他腳本庫如Pythonmatplotlib,也可以類似處理來將結(jié)果可視化。

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