作者:Z-HE
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1) polyfit

代码例子如下,拟合一个3次曲线,并画图。

x = 0:1:9;

y = [0 2 4 6 8 20 12 14 16 18]

A=polyfit(x,y,3);

z=polyval(A,x);

plot(x,y,'r*',x,z,'b')

1) lsqcurvefit nlinfit

使用lsqcurvefit(最小二乘拟合)或nlinfit。下面的例子,是拟合一个3次曲线。这两个函数还可以拟合指数函数、三角函数等。

x=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9];

y=[0 1 2 3 4 5+10 6 7 8 9]; %这里,有一个噪音

w=[1 1 1 1 1 0.1 1 1 1 1]; %我们知道噪音的权重很低

a0=[1 1 1 1];

f=@(a,x)a(1)+a(2)*x+a(3)*x.*x+a(4)*x.*x.*x;

f1 = lsqcurvefit(f,a,x,y)

f2 = nlinfit(x,y,f,a0)

y1=f(f1,x)

y2=f(f2,x)

plot(x,y,'r*',x,y1,'b',x,y2,'g')

2)cftool

注意,上述拟合,是无权重拟合。w没有起作用,会发现拟合的曲线被噪音影响较大。下面将采用cftool拟合来降低噪音:

命令行中输入:cftool,回车,就打开了cftool窗口。

在窗口中,将X data选为x,将Y data选为y,此时就自动拟合为一个直线。注意,重要的地方来了:将Weights选择为w,会发现直线更加贴近正常点!

下列参考文章中有所有拟合类型的解释 matlab cftool用法及其菜单 [李园7舍_404]

3)使用fit 注意,这才是最重要的拟合!cftool能实现的,这里全能实现。

x=[0;1;2;3;4;5;6;7;8;9];

y=[0;1;2;3;4;5+10;6;7;8;9]; %这里,有一个噪音

w=[1;1;1;1;1;0.1;1;1;1;1]; %我们知道噪音的权重很低

a0=[1 1];

plot(x,y,'o')

fo = fitoptions('Method','NonlinearLeastSquares',...

'StartPoint',a0);

ft = fittype('a+x*b','options',fo);

[curve,gof] = fit(x,y,ft,'Weights',w)

hold on

plot(curve,'m')

legend('Data','curve')

hold off

参见:

Fit curve or surface to data

Fit type for curve and surface fitting

Create or modify fit options object

4) fit使用SmoothingSpline

x=[0;1;2;3;4;5;6;7;8;9];

y=[0;1;2;3;4;5+10;6;7;8;9]; %这里,有一个噪音

w=[1;1;1;1;1;0.2;1;1;1;1]; %我们知道噪音的权重很低

a0=[1 1];

plot(x,y,'o')

fo = fitoptions('method','SmoothingSpline','SmoothingParam',0.07,'Weights',w);

ft = fittype('smoothingspline');

f = fit(x,y,ft,fo)

y1= f(x)

hold on

plot(x,y1,'r')

legend('Data','f')

hold off

可惜,拟合代码不能转C++

1)写一个文件 fixSmoothingSpline.m,内容如下,是做一个加权样条拟合的,

function y1 = fixSmoothingSpline(x, y, w)%#codegen

f = fit(x,y,'SmoothingSpline','SmoothingParam',0.07,'Weights',w);

y1= f(x);

2)在命令行中输入coder,调出coder窗口,

3)可是,因为上述文件中带有fit字样,不支持转C。

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