移动最小二乘 matlab代码

移动最小二乘（Moving Least Squares, MLS）是一种用于拟合曲面的技术，特别适用于处理非结构化数据如点云。在MATLAB中，你可以使用内置函数`fitlm`或者自定义算法来实现。下面是一个简单的示例，展示如何使用`fitlm`对二维数据进行移动最小二乘回归：

% 假设我们有二维点云数据 (x,y)
data = readmatrix('your_data.txt'); % 从文件或矩阵中读取数据
x = data(:,1); % x坐标
y = data(:,2); % y坐标

% 使用fitlm创建模型
mdl = fitlm(x, y);

% 这里`mdl`就是移动最小二乘拟合的结果，可以查看预测、残差等信息
disp(mdl)

% 如果你想自定义算法，可以参考以下步骤：
% 定义权重函数，比如常用的高斯权重
weight_function = @(i,j) exp(-(i.^2 + j.^2) / sigma^2);
sigma = 5; % 窗口半径或标准差

% 初始化表面拟合矩阵
Z = zeros(size(x));

for i = 1:numel(x)
    for j = 1:numel(y)
        weights = weight_function(x(i)-x, y(j)-y);
        Z(i,j) = sum(weights .* y) / sum(weights);
    end
end

% Z现在就是移动最小二乘得到的曲面拟合结果