RANSAC拟合多项式曲线matlab代码

好的，这里给你一个用Matlab实现RANSAC拟合多项式曲线的例子代码。这个例子使用了二次多项式模型来拟合数据，你可以根据自己的需求修改代码以适应不同的数据和模型。

% 生成一组带噪声的数据
x = linspace(0, 10, 100);
y = 2*x.^2 - 3*x + 1 + randn(size(x));

% RANSAC拟合多项式曲线
maxIter = 1000; % 最大迭代次数
inlierThresh = 0.2; % 内点阈值
bestModel = []; % 最佳模型
bestInliers = []; % 最佳内点
bestErr = inf; % 最小误差

for i = 1:maxIter
    % 随机选择3个数据点
    subset = randperm(length(x), 3);
    xSubset = x(subset);
    ySubset = y(subset);
    
    % 拟合二次多项式曲线
    polyCoeffs = polyfit(xSubset, ySubset, 2);
    fittedY = polyval(polyCoeffs, x);
    
    % 计算误差
    err = abs(y - fittedY);
    
    % 找到内点
    inliers = find(err < inlierThresh);
    
    % 更新最佳模型参数
    if length(inliers) > length(bestInliers)
        bestModel = polyCoeffs;
        bestInliers = inliers;
        bestErr = mean(err(inliers));
    end
end

% 使用所有内点重新拟合模型
bestModel = polyfit(x(bestInliers), y(bestInliers), 2);

% 绘制结果
figure;
plot(x, y, 'ko');
hold on;
plot(x, polyval(bestModel, x), 'r-', 'LineWidth', 2);
legend('数据', 'RANSAC拟合');

这个例子中，我们使用了`polyfit`函数来拟合二次多项式曲线，使用`polyval`函数计算拟合结果。在RANSAC算法中，我们随机选择3个数据点用来估计模型参数，然后计算所有数据点到拟合曲线的距离，将距离小于阈值的点划分为内点，其他点划分为外点。最后，我们使用所有内点重新拟合模型，得到最终的拟合结果。