曲线拟合(转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8e1548b80101c9iu.html) 补:拟合多项式输出为str 1.poly2str([p],'x') 2. fn=sprintf('%.16f%s%.16f%s%.16f%s%.16f',p(1),'*x^3+',p(2),'*x^2+',p(3),'*x+',p(4)); vpa(fn,精度) 补2:字符串拼接 1.STR=sprintf('%d%s.....',对应类型的值,对应类型的值); 2.str

输入数据 做数据曲线拟合,当然该有数据,本经验从以如下数据作为案例.   添加数据到curve fitting程序 这一步就是将你要拟合的数据添加到curve fitting程序中,同时给你拟合的曲线命名.   选择曲线拟合的方法类型 常见的拟合曲线有多项式的.指数的.对数的等等.curve fitting程序提供了很多的方法.你可以根据自己的数据具体选择.   选择好方法后,按照提供的公式选择具体的选项 本文的数据近似为线性的,我们选择多项式拟合的一阶方法.   拟合结果查看 拟合后,curv

1.:.:; rand('state',pi); %指定状态,产生相同的随机数 T=sin(*P)+rand(,length(P)); % 给正弦函数加噪声 plot(P,T,'o') % net=newrb(P,T); %广义RBF net=newrb(P,T,,); test=:.:; out=sim(net,test); % 对新的输入值test计算相对应的函数值 figure();%创建一个名为1的新窗口 hold on;plot(test,out,'b-'); legend('输入的数

http://phylab.fudan.edu.cn/doku.php?id=howtos:matlab:mt1-5 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>0,B>0 .1.在命令行输入数据: >x=[110.3323 148.7328 178.064 20

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归.多参数线性回归和 逻辑回归的总结版.旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现,在本文中由易到难地逐个介绍.     本讲内容: Matlab 实现各种回归函数 ========================= 基本模型 Y=θ0+θ1X1型---线性回归(直线拟合

MATLAB MATLAB[1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

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

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解:

MATLAB曲线拟合 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5db2286f0100enlo.html MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令: 多项式函数拟合:  a = polyfit(xdata,ydata,n) 其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata 为要拟合的数据,它是用数组的方式输入.输出参数a为拟合多项式y = a1xn + … + anx + an+1的系数a = [a1, …, an, an+1]. 多项式在x处的值y可用下面程序计算

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

本文主要讲解在matlab中实现Linear Regression和Logistic Regression的代码,并不涉及公式推导.具体的计算公式和推导,相关的机器学习文章和视频一大堆,推荐看Andrew NG的公开课. 一.线性回归(Linear Regression) 方法一.利用公式 : function [ theta ] = linearReg() %线性回归. X=[1 1;1 2;1 3;1 4]; %注意第一列全为1,即x0=1,第二列才为x1 Y=[1.1;2.2;2.7;3.

软件环境:MATLAB2013a 一.多项式拟合 多项式拟合是利用多项式最佳地拟合观测数据,使得在观测数据点处的误差平方和最小. 在MATLAB中,利用函数ployfit和ployval进行多项式拟合. 函数ployfit根据观测数据及用户指定的多项式阶数得到光滑曲线的多项式表示,polyfit的一般调用格式为:P = polyfit(x,y,n).其中x为自变量,y为因变量,n为多项式阶数. polyval的输入可以是标量或矩阵,调用格式为 pv = polyval(p,a) pv = pol

曲线拟合 使用Matlab自带的polyfit函数,可以很方便地根据现有样本数据进行多项式曲线拟合,为了有直观感受,先上例程,如下所示: x = -:; % 样本数据x坐标 y = *x.^ + *x + + randn(size(x)); % 样本数据y坐标,添加随机噪声 p = polyfit(x, y, ); % 使用自带函数进行数据拟合,拟合的多项式维数n= yy = polyval(p, x); % 生成拟合数据 figure, plot(x, y, '.'); % 显示原始数据 xl

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

ylbtech-杂项-数学软件:MATLAB MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功

matlab 曲线拟合工具箱,app->curve fitting 可以使用generate直接产生代码,生成的是函数 该函数直接返回的结果为cfit格式,直接读取不了,网上有网友说可以采用y = feval(fitmodel1,x);来获取数据,其中fitmodel1是返回的cfit变量,但是实际上返回的数据密度跟原始数据的密度相同. 在直接使用曲线拟合会在原始数据上增加一些拟合点,但如果想按照自己意愿按照比如0.1密度进行拟合曲线填充现在还不知道怎么做到.

基本就三个函数: newff():创建一个bp神经网络 train():训练函数 sim():仿真函数 同时具有可视化界面,但目前不知道可视化界面如何进行仿真,且设置不太全 工具箱:Neural net fitting textread使用方法:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010bju.html ex1. clear; clc; %注意P矩阵,matlab默认将一列作为一个输入 P=[0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173

-- Matlab 作图示例 x=-3:0.00003:3; y1=sin(x)./x; y2=x./sin(x); plot(x,y1,x,y2); -- Python 作图示例 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-3, 3, 0.00003)y1 = 1/(np.sin(x)) * xy2 = (np.sin(x)) / x plt.plot(x, y1, x, y2)plt.show() 官方文档

MATLAB实例:非线性曲线拟合 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 用最小二乘法拟合非线性曲线,给出两种方法:(1)指定非线性函数,(2)用傅里叶函数拟合曲线 1. MATLAB程序 clear clc xdata=[0.1732;0.1775;0.1819;0.1862;0.1905;0.1949;0.1992;0.2035;0.2079;0.2122;0.2165;0.2208;0.2252;0.2295;0.2338;0.238

(2019年2月19日注:这篇文章原先发在自己github那边的博客,时间是2016年10月28日) 最近应该是六叔的物化理论作业要交了吧,很多人问我六叔的作业里面有两道题要怎么进行图像函数的拟合.综合起来的问题主要有两个: 1. 知道图像的准确拟合方程,但是不知道怎么拟合.(这个是本文的重点) 2. 不知道图像的准确拟合方程,也不知道怎么拟合,这个我可以稍微提供一个拟合的方向. 先从不知道图像的准确拟合方程开始吧,当你拿到一组数据时,你肯定是先看横纵坐标写的是什么,在19题的第二问里面,要求蒸