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简述mAtlAB中曲线拟合的目的是什么

曲线拟合本质上是逼近数据点的动态,也就是对数据点的轨迹建模,有了这个拟合函数,就可以对产生数据的系统做未来趋势预测,系统特性分析等工作。

n=1;A=polyfit(x,y,n); %n给定项式数拟合结A系数向量y1=polyval(A,x); %计算拟合y值plot(x,y,'k*',x,y1,'r-'); %画数据比图黑点原始数据红线拟合曲线 %指定函数拟合f=fittype('a*e^(b*x)+c'); %引号函数模型默认x自变量其余待定参数fity=fit(x,y...

误差项自由度 一般的非线性拟合,基本上dfe>=12 (之前是直接百度,这次再仔细看看,其实是误差项自由度)

>> x=0:pi/5:2*pi; >> y=sin(x); >> plot(x,y,'-*') %取y=sin(x)的几个数据点,画出来。 >> hold on; >> p=polyfit(x,y,5) %把这些点拟合成5次多项式,p是多项式的系数。 p = -0.0055 0.0862 -0.3878 0.2503 0.9018 0.0010 >> x1=0:pi/50:2*pi; ...

power就是求数组幂,对应的运算符是【.^】。

这个是因为P =0.0001 -0.0076 2.6822 29.8489这个结果只取了四位小数 用我的代码不会有问题 y=84.87:28.29:1414.5; x=[20 31 40 63 75 86 97 110 116 123 130 137 144 150 156 162 168 176 183 188 193 197 203 210 216 223 226 229 231 233 236...

首先,数据拟合是需要根据你的实验符合的数学模型进行拟合,你需要了解你的数据符合哪种函数,然后根据这个函数对你采集到的实验数据进行拟合。 至于具体的拟合步骤,需要在 Analysis — Non-linear Curve Fit — Advanced Fitting Tool 在弹出的...

SSE是和方差,越小代表拟合越精确。不过这个单从数值上来看,不同问题评判标准不一样,不好判断。 判断拟合好坏最好还是使用无量纲的拟合系数(R值),这个值越接近1越好,一般都是0.99…之类的。而你的拟合结果R值才0.524,拟合不是太理想,最好...

一、 单一变量的曲线逼近 Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线 性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。 假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>...

matlab最常用拟合曲线的函数有: 1、regress()和polyfit()适用于线性函数的拟合 2、lsqcurvefit()和nlinfit()适用于较复杂的非线性函数的拟合 3、fit()适用于最常用函数的拟合,如指数函数,傅立叶函数、高斯函数、多项式函数、幂函数...

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