平台网站模板素材,网站开发的在线支付功能,房产网站编辑如何做,互联网保险的发展现状在科学计算和工程应用中#xff0c;经常会遇到需要拟合一系列的离散数据#xff0c;最近找了很多相关的文章方法#xff0c;在这里进行总结一下其中最完整、几乎能解决所有离散参数线性拟合的方法第一步#xff1a;得到散点数据根据你的实际问题得到一系列的散点例如#…在科学计算和工程应用中经常会遇到需要拟合一系列的离散数据最近找了很多相关的文章方法在这里进行总结一下其中最完整、几乎能解决所有离散参数线性拟合的方法第一步得到散点数据根据你的实际问题得到一系列的散点例如x[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1];%加上一撇表示对矩阵的转置y[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83];第二步确定函数模型根据上述的实际散点确定应该使用什么样的曲线或者说是想要模拟的曲线t[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1];tt[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83];plot(t,tt,.);%得到散点图matlab中现成的函数ployfit()定义polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。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。调用方法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。例子x (0: 0.1: 2.5);y erf(x);p polyfit(x,y,6)p 0.0084 -0.0983 0.4217 -0.7435 0.1471 1.1064 0.0004则y0.0084x^6-0.0983x^50.4217x^4-0.7435x^30.1471x^21.1064x0.0004完整例子程序%二项式拟合t[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.5,4.8,5,5.3,5.4,5.6,5.8,6,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1];y[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.33,0.66,0.83,0.33,1,0.33,0.5,0.33,0.71,0.71,1,0.87,0.83];plot(t,y,.);hold onppolyfit(t,y,2)y1polyval(p,t);axis([0,8,0,1]);plot(t,y1)%plot是画图函数%polyval是求值函数%polyfit是曲线拟合函数%polyfit用于多项式曲线拟合%ppolyfit(x,y,m)%其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中.%y0polyval(p,x0)%可求得多项式在x0处的值y0结果另外可以自行加上对应的横纵坐标内容这里就不多说了。总结一下matlab非线性拟合散点图的过程得到散点数据确定线性函数模型求解函数模型的待定系数得到拟合函数的具体形式画出拟合图像
