最小区域法测平面度matlab代码

最小区域法（Least Squares Fit）是一种在数学和计算机图形学中常用的拟合技术，常用于测量物体表面的平滑度。在MATLAB中，可以使用`fittype`函数创建自定义的拟合模型，然后使用`lsqcurvefit`函数来进行最小二乘拟合。

以下是基本的最小区域法测量平面度的MATLAB代码示例：

% 假设我们有一个二维数据点集
data = [x_data, y_data]; % x_data 和 y_data 分别是X坐标和Y坐标的向量

% 创建一个二次多项式拟合模型 (平面)
model = fittype('a*x^2 + b*x + c');

% 使用lsqcurvefit求解最优参数
params = lsqcurvefit(model, data(:,1), data(:,2));

% 最优拟合参数 a, b, c
plane_coeff = paramscoeicients(params);

% 计算残差，评估平面度
residuals = predict(params, data(:,1)) - data(:,2);
rms_error = sqrt(mean(residuals.^2));

% 可视化拟合结果
plot(data(:,1), data(:,2), 'o', 'MarkerSize', 8); % 数据点
hold on;
grid on;
[x_fit, y_fit] = polyval(plane_coeff, linspace(min(x_data), max(x_data), 100));
plot(x_fit, y_fit, '-r'); % 拟合线
title(sprintf('Minimum Area Fit - RMS Error: %.4f', rms_error));
xlabel('X');
ylabel('Y');

%