方法一:多项式拟合polyfit 1 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; 2 3 y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; 4 P= polyfit(x, y, 3) %三阶多项式拟合 5 6 xi=0:.2:10; 7 8 yi= polyval(P, xi); %求对应y值 9 10 plot(xi,yi,x,y,'r*'); 运行结果: 多项式系数:P =0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698 使用matlab中的ploy2sym函数:y=poly2sy

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

matlab的多项式拟合: polyfit()函数 功能:在最小二乘法意义之上,求解Y关于X的最佳的N次多项式函数. clc;clear; close all; x=[ ]; y=[2.7 7.4 20.0 54.5 148.4]; r=corrcoef(x,y) ;%两个变量的相关系数 a=polyfit(x,y,) x1=:; P=polyval(a,x1);%a是多项式拟合后返回的系数 figure();hold on;plot(x,y,'r*',x1,P,'b-.'); 注:a是返回的两

常用函数 fscanf(fid, '%c', inf) -> 直接读取整个文件, 因为inf表示无穷 strtrim char(num): 将num转为ASCII字符 strtok(content, delimiters) regexprep(content, pattern, replacement): 正则表达式匹配并替换成指定的字符 lower: 小写字符 cumsum: 求紧邻累加和序列 eval: 将sym符号转换为数值 syms: 定义符号变量 dsolve: 求解常微分方程, 求出

一.多项式拟合 ployfit(x,y,n) :找到次数为 n 的多项式系数,对于数据集合 {(x_i,y_i)},满足差的平方和最小 [P,E] = ployfit(x,y,n) :返回同上的多项式 P 和矩阵 E .多项式系数在向量 p 中,矩阵 E 用在 ployval 函数中来计算误差 某数据的横坐标为 x= [0.2 0.3 0.5 0.6 0.8 0.9 1.2 1.3 1.5 1.8],纵坐标为 y = [1 2 3 5 6 7 6 5 4 1],对该数据进行多项式拟合 代码 cl

所解决问题: 我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据. 我们需要根据x, y的值找出最佳的A.B.C值.则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit,当然你也可以使用nlinfit.lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.其具体用法请自己用Matlab的帮助命令进行查看.这里仅简单介绍一下常用的函数lsqcurvefit. 正文: 格式:lsqcurvefit(f,a,x,y) f: 符号函数句柄,

定义 插值和拟合: 曲线拟合是指您拥有散点数据集并找到最适合数据一般形状的线(或曲线). 插值是指您有两个数据点并想知道两者之间的值是什么.中间的一半是他们的平均值,但如果你只想知道两者之间的四分之一,你必须插值. 拟合 我们着手写一个线性方程图的拟合: y=3x^3+2x^2+x+2 首先我们生成一组数据来分析: x=-5:0.5:5; e=50*rand(1,length(x))-25;%制造[-25,25]的随机数作为误差 y=3*x.^3+2*x.^2+x+2+e;%得到y值 plot(

数据预处理的主要内容包括数据清洗.数据集成.数据变换和数据规约,在数据挖掘的过程中,数据预处理工作量占到了整个过程的60%.数据清洗在上一篇博客中写过,这里主要写后面三部分. 数据集成 数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中,数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储(如数据仓库)中的过程. 在数据集成时,来自多个数据源的现实世界实体的表达形式是不一样的,有可能不匹配,要考虑实体识别问题和属性冗余问题,从而将源数据在最低层上加以转换.提炼和集成. 1.实体识别 同名异义.异名同义.

python数据拟合主要可采用numpy库,库的安装可直接用pip install numpy等. 1. 原始数据:假如要拟合的数据yyy来自sin函数,np.sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xxx = np.arange(0, 1000) # x值,此时表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函数值,转化成度 2. 测试不同阶的多项式,例如7阶多项式拟合,使用np.polyfit拟合,np

Matlab geom3d函数解析 geom3d函数库 geom3d库的目的是处理和可视化三维几何原语,如点.线.平面.多面体等.它提供了操作三维几何原语的底层功能,使得开发更复杂的几何算法变得更加容易. | 序号 | 函数名 | 作用 | 输入 | 输出 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | area = triangleArea3d(pt1, pt2, pt3) | 获取三角形面积 | 三个点坐标 [10 10 10], [30 10 10], [1

本文部分内容参考了http://www.360doc.com/content/15/1103/16/1180274_510463048.shtml 一.检查Java环境 对于已经装上JAVA环境的计算机,首先要确定一下装的环境是否与当前的Matlab builder for java版本相兼容,本文使用的Matlab版本是R2014a. 在CMD.EXE中键入 :java -version 如果出现图中信息则表示已经安装好了JAVA环境并且可以看到它的版本 进一步在cmd中输入javac -ve

Matlab自定义函数的六种方法 n1.函数文件+调用函数(命令)文件:需单独定义一个自定义函数的M文件: n2.函数文件+子函数:定义一个具有多个自定义函数的M文件: n3.Inline:无需M文件,直接定义: n4.匿名函数: n5.Syms+subs:无需M文件,直接定义: n6.字符串+subs:无需M文件,直接定义. ------------ 1.函数文件+调用函数文件:定义多个M文件 % 调用函数文件:myfile.m clear clc for t=1:10 y=mylfg(t);

本篇文章为转载,仅为方便学术讨论所用,不用于商业用途.由于时间较久,原作者以及原始链接暂时无法找到,如有侵权以及其他任何事宜欢迎跟我联系,如有侵扰,在此提前表示歉意.------------------以下为原文--------------------------- Matlab图像处理函数:regionprops 这里给出在Matlab图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数:regionprops.顾名思义:它的用途是get the properties of region,即用来度量图像

范数就是长度的一种推广形式,数学语言叫一种度量.比如有一个平面向量,有两个分量来描述:横坐标和纵坐标.向量的二范数就是欧几里得意义下的这个向量的长度.还有一些诸如极大值范数,就是横坐标或者纵坐标的最大的那个,也可以视为这个向量的一个度量,具体来说就代表了这个向量在坐标轴上投影的最大长度.推广到一般的N维空间,范数还是类似的.对于矩阵,可以理解了多个向量放在一起.矩阵的行范数和列范数都是从不同的角度出发,选择了这组向量元素之和最大的作为矩阵范数.代表了该矩阵在N维空间中所“覆盖”的一个范围.矩阵的

matlab中函数fscanf matlab中函数fscanf在文件读取方面的实例如下: 从文件中有格式地读数据 fscanf 语法1:[a,count]=fscanf(fid,format,size) 根据指定的格式从fid 文件按照格式format读出数据并按size的格式放入内存. a :读出的数据放入内存的变量名 count :返回值.0:失败.n>0:成功,n是读出数据个数. fid :文件号 size :a的数据的格式 N : 列向量 inf : 读出文件全部数据 [M,N] : 读

用MATLAB画函数曲线 2013年8月11日 命令funtool 这是单变量函数分析的交互界面,比较方便,特别适用于y=f(x)型,即y与x分开的函数形式.见下图

非线性最小二乘拟合: 解法一:用命令lsqcurvefit function f = curvefun(x, tdata) f = x() + x()*exp() * tdata); %其中x() = a; x() = b; x() = c; %数据输入 tdata = ::; cdata = 1e- * [4.54, 4.99, 5.35, 5.65, 5.90, 6.10, 6.26, 6.39, 6.50, 6.59]; %设定预测值 x0 = [0.2 0.05 0.05]; %非线性拟

本文参考了该篇博客:http://www.cnblogs.com/MarshallL/p/4048846.html 对其进行学习,为我所用吧. 一. 在matlab的函数定义中,如果函数如果函数较长或较多,往往可以将各函数分别写在多个.m文件中,但有时函数可能很短,就几行,可能希望将多个函数定义放在同一个.m文件中,这里就存在一个子函数的定义问题. 对于函数文件,一个M文件只能定义一个主函数,即第一句function所定义的函数,而且整个M文件在外部使用时候表现出来的也只有这一个函数(主函数名和

Matlab常用函数 Matlab的内部常数  eps   浮点相对精度  pi  圆周率  exp  自然对数的底数e  i 或j  虚数单位  Inf或 inf  无穷大 Matlab概率密度函数  betapdf  β概率密度函数  binopdf 二项概率密度函数  chi2pdf  x2概率密度函数  exppdf  指数概率密度函数  fpdf    F概率密度函数  gampdf    γ概率密度函数  geopdf  几何概率密度函数  hygepdf    超几何概率密度函数

转载:http://www.cnblogs.com/lihuidashen/p/3435883.html matlab——sparse函数和full函数(稀疏矩阵和非稀疏矩阵转换)   函数功能:生成稀疏矩阵 使用方法 :S = sparse(A) 将矩阵A转化为稀疏矩阵形式,即矩阵A中任何0元素被去除,非零元素及其下标组成矩阵S.如果A本身是稀疏的,sparse(S)返回S. S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) 由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏