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polyFit函数例题

fit函数是拟合函数的一种,它功能类似于cftool拟合工具箱.它能用于一般较常见的拟合函数(你可以查看cftool里的函数).fit()函数使用格式为fo = fit( x, y, ft )x、y是拟合数据,y必须是与x数相同的列向量.ft是一个字符串或一个fittype指定拟合模型.fittype指定拟合模型,如有,poly11第十一类型线性多项式逼近gauss1第一类型高斯逼近power1第一类型幂函数逼近等实用例子:load census;f=fit(cdate,pop,'poly2')plot(f,cdate,pop)运行结果

polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数.曲线拟合:已知离散点上的数据集,即已知在点集上的函数值,构造一个解析函数(其图形为一曲线)使在原离散点上尽可能接近给定的值.x=0:0.1:1; y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2]; polyfit用法示例结果 A=polyfit(x,y,2)z=polyval(A,x); plot(x,y,'r*',x,z,'b')

让你久等了那个错误的意思是拟合的数据长度不一样.就是你给的点坐标 (x,y) ,保存x的和保存y的数组元素个数应该相等 若还有问题请追问

问题可能出在x值上,x值应这样处理x=1:16 %19952011

clc%原数据节点 x=[0.5 1 1.5 2 2.5 3]; y=[1.75 2.45 3.81 4.8 8 8.6]; plot(x,y,'*'); hold on;%求最小二乘意义下拟合多项式的系数 n=3;%待拟合多项式的次数;p=polyfit(x,y,n);%新的插值节点 xx=0:0.01:3; yy=polyval(p,xx); plot(xx,yy); 你可以再Matlab帮助文件下,搜索polyfit和polyval这两个命令的含义和用法.这样,这个问题是很容易实现的.

matlab的polyfit函数的原理为:最小二乘法曲线拟合原理.即:已知离散点上的数据集,即已知在点集上的函数值,构造一个解析函数(其图形为一曲线)使在原离散点上尽可能接近给定的值.知识点延伸:polyfit函数调用方法为polyfit(x,y,n).用多项式求过已知点的表达式,其中x为源数据点对应的横坐标,可为行向量、矩阵,y为源数据点对应的纵坐标,可为行向量、矩阵,n为你要拟合的阶数,一阶直线拟合,二阶抛物线拟合,并非阶次越高越好,看拟合情况而定.matlab polyfit 做出来的值从左到右表示从高次到低次的多项式系数.

clc; close all; clear all;warning off all;x = [1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008]';y = [5093.32,5331.58,5768.83,6282.88,7178.26,8112.24,9184.55,10771.79,12718.36,14159.46]';p = polyfit(x, y, 2);y1 = polyval(p, x);plot(x, y, '*', x, y1,

s是一个结构体,R为系数矩阵的QR分解的上三角阵,df为自由度,normr 拟合残差平方和的平方根

polyfit()是多项式拟合函数,所以需要将y = α *e^(β*x )转换为多项式形式两边对自然对数得: lny = β*x + lnα,于是将原来的待拟合数据(x,y)变为 (x, lny),然后拟合一次多项式,最终拟合结果的一次项系数为 β,常数项为 lnα.

%方法一 y=[50 40 30 20 10 ]; t=[55 63 73 100 121]; yp=log(y); p = polyfit(t,yp,1); b=-p(1) a=exp(p(2)) yf=a*exp(-b*t); yf-y plot(t,y,'r+',t,yf,'b-') legend('原始点','拟合线')%方法二 %% Fit: 'exp1'.[xData, yData] = prepareCurveData( t, y );% Set up fittype

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