本文介绍了如何在MATLAB中利用RANSAC算法处理点云数据，拟合次多项式曲线。通过示例代码，展示了在存在噪声和离群点的情况下，如何进行曲线拟合并绘制结果，帮助读者理解RANSAC算法的应用。
RANSAC（Random Sample Consensus）是一种用于拟合模型的迭代方法，它可以有效地处理存在噪声和异常值的数据。在 MATLAB 中，我们可以使用 RANSAC 算法来拟合次多项式曲线到给定的点云数据。本文将介绍如何在 MATLAB 中实现这一功能，并提供相应的源代码供参考。
以下是使用 RANSAC 算法拟合次多项式曲线的 MATLAB 代码示例：
% 生成测试数据
x = linspace(-5, 5, 100); % x 范围MATLAB 中使用 RANSAC 进行次多项式曲线拟合的点云处理
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