clc;clear all;close all;%% 多项式拟合指令:% X = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 ];% Y = [9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; % P= polyfit (X,Y,3);% % x = 0:2:10;% y = polyval(P,x);% plot(x,y,X,Y,'r*');%% 指定函数拟合 x=[ 0;0.4;1.2; 2;2.8;3.6;4.4;5.2; 6;7.2; 8;9.2;10.4;11.6;12.4;13.6;14.4;1

最近在分析一些数据,就是数据拟合的一些事情,用到了matlab的polyfit函数,效果不错. 因此想了解一下这个多项式具体是如何拟合出来的,所以就搜了相关资料. 这个文档介绍的还不错,我估计任何一本数值分析教材上讲的都非常清楚. 推导就不再写了,我主要参考下面两页PPT,公式和例子讲的比较清楚. 公式: 例子: matlab代码如下: clear all; close all; clc; N=10; %设置拟合阶数 x=1:0.5:10; y=cos(x); %生成待拟合点 p=polyfit

多项式均表示为数组形式,数组元素为多项式降幂系数 1.      polyval函数 求多项式在某一点或某几个点的值. p = [1,1,1];%x^2+x+1 x = [-1,0,1];y = polyval(p,x); 另外求函数在某一点或某几个点的值可以用函数feval. x = [-1,0,1]; y = feval(@(x)exp(x),x);%注意用的乘法和乘法都改用.运算符 2.      roots函数 求多项式的零点. p = [1,-3,2,0];x0 = roots(p);

x=0:0.2:4; %生成等差数列 rnd=rand(1,size(x,2))*5; %生成一组随机数 y=x.*x.*x+x.*x+6+rnd; %生成y=x^3+x^2+6函数在垂直方向5个尺度内的随机採样序列 b=polyfit(x,y,3); %计算多项式拟合參数 yy=polyval(b,x); %生成拟合后y函数的新值 hold on,plot(x,y,'o'),plot(x,yy); %hold开关打开用于画在同一张图上,前者画散点,后者话拟合曲线. [效果图]:

MATLAB之数据处理+公式拟合 前言:由试验得到一组数据,对该组数据进行处理,作图分析,分析各变量的关系,期望得到拟合公式. 试验数据背景 本次试验有三个自变量:V.M.G,因变量为F,每组试验重复5次,试验目的是探寻F与三个自变量之间的关系,先定性后定量. 数据采集格式如下: 采集值与时间曲线如下: 数据处理 (1)判断有用数据,并取出存储 有用的数据是指在采集值与时间曲线图中,因变量平稳时的取值.可截取平稳区间的数据,对其求平均值,并求方差判断其稳定性. (2)单个试验数据处理 在单个试验

相信大家都知道我们的鼠标在网页中不同的元素中有不同的显示(例如 a 元素就显示为“箭头指针”),但是其实我们还可以自定义这些有趣的东西哦!今天“畅想资源”就来教大家如何使用CSS为内容设定特定的鼠标样式(cursor),让你的网页更加的生动.活泼! 教学 以下的表格显示了每一种样式相应的CSS代码,而只需将鼠标移动到对应的框格内就可以预览效果啦!(各种系统.浏览器下的效果可能有所区别!) 效果示例 cursor: alias; cursor: all-scroll; cursor: auto;

作者:长沙理工大学 交通运输工程学院 王航臣 1.多项式求根 在MATLAB中求取多项式的根用roots函数. 函数:roots 功能:一元高次方程求解. 语法:roots(c) 说明:返回一个列向量,其元素为多项式c的解. 例:求方程x3-8x2+6x–30=0的解. c = [0 -8 6 30]; %注意需包含所有幂次项的系数 r = roots(c) 2.由多项式根反推多项式 在MATLAB中,poly与roots互为逆函数,可以使用函数poly由多项式的根求多项式. 函数:poly 功

背景 由项目中需要根据一些已有数据学习出一个y=ax+b的一元二项式,给定了x,y的一些样本数据,通过梯度下降或最小二乘法做多项式拟合得到a.b,解决该问题时,首先想到的是通过spark mllib去学习,可是结果并不理想:少量的文档,参数也很难调整.于是转变了解决问题的方式:采用了最小二乘法做多项式拟合. 最小二乘法多项式拟合描述下: (以下参考:https://blog.csdn.net/funnyrand/article/details/46742561) 假设给定的数据点和其对应的函数值

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49804441 常见的曲线拟合方法 1.使偏差绝对值之和最小 2.使偏差绝对值最大的最小       3.使偏差平方和最小 按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线,并且采取二项式方程为拟合曲线的方法,称为最小二乘法. 皮皮blog 多项式拟合 多项式拟合公式 多项式阶数对数据拟合的影响 数据量较少,阶数过高,可能过拟合. 多项式拟合问题描述 假定给定一个训练数据集: 其中,是输入的观测值,是相应的输出y的

关于解决使用numpy.ployfit进行多项式拟合的时候请注意数据类型,解决问题的思路就是统一把数据变成浮点型,就可以了.这是numpy里面的一个bug,非常low希望后面改善. # coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d data = pd.read_excel('指数.xlsx',hea

插值问题在应用领域中,由有限个已知数据点,构造一个解析表达式,由此计算数据点之间的函数值,称之为插值.实例:海底探测问题某公司用声纳对海底进行测试,在5×5海里的坐标点上测得海底深度的值,希望通过这些有限的数据了解更多处的海底情况.并绘出较细致的海底曲面图.一.一元插值一元插值是对一元数据点(xi,yi)进行插值.1．  线性插值:由已知数据点连成一条折线,认为相临两个数据点之间的函数值就在这两点之间的连线上.一般来说,数据点数越多,线性插值就越精确.调用格式:yi=interp1(x,y,xi

当我们拥有一组散点图数据时,通常更愿意看到其走势. 对现有数据进行拟合,并输出拟合优度是常用的方法之一. 拟合结果正确性的验证,可以使用excel自带的功能. 下面是c++代码的实现: #ifndef __Fit_h__ #define __Fit_h__ #include <vector> template<size_t Degree> class CFit { public: CFit(std::vector<double>& xArr,std::vecto

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

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

多项式拟合的简单代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=[,,,,,,,] y=[,,,,,,,] a=np.polyfit(x,y,) #用2次多项式拟合x,y数组 b=np.poly1d(a) #拟合完成后生成多项式对象 c=b(x) #获取x在多项式处的值 plt.scatter(x,y,marker='o',label='original datas') #对原始数据做散点图 plt.plot(x,c,ls='--

MATLAB实例:多元函数拟合(线性与非线性) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多请看:随笔分类 - MATLAB作图 之前写过一篇博文,是关于一元非线性曲线拟合,自定义曲线函数. 现在用最小二乘法拟合多元函数,实现线性拟合与非线性拟合,其中非线性拟合要求自定义拟合函数. 下面给出三种拟合方式,第一种是多元线性拟合(回归),第二三种是多元非线性拟合,实际中第二三种方法是一个意思,任选一种即可,推荐第二种拟合方法. 1. MATLA

转:https://blog.csdn.net/hwecc/article/details/80308397 例: x = [0.33, 1.12, 1.41, 1.71, 2.19] y = [0.68, 0.91, 1.15, 1.83, 2.07] % 拟合 p1 = polyfit(x, y, ) % 用x 和 y 拟合多项式, 表示一次多项式 % 输出 0.8025 0.2431 % 表示多项式是 f(x) = 0.8025 * x + 0.2431 % 绘制图形 y1 = polyv

Function summary http://www.biomecardio.com/matlab/index.html clinspace Curvilinearly spaced points on a parametric curve cumsimps Cumulative Simpson's numerical integration dctn N-dimensional Discrete Cosine Transform evar Variance estimation fspeci

(一)数据处理统计 一.最大值和最小值 1.求向量的最大值和最小值 y=max(X); %返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y [y,I]=max(X);%返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y:最大值的序号存入I. 求最小值min的用法与max完全相同. 2.求矩阵的最大值和最小值 max(A); %返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值 [Y,U]=max(A); %返回行向量A和U,Y向量记录A的每列的最大值,Y记录每列的最

使用C/C++编写核心算法,使用matlab调用算法.做上层封装,通常是提升效率并提供易用性的一个不错的选择. mex需要设定接驳的C/C++编译器,官方文档在这里:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/matlab_external/changing-default-compiler.html 简要总结下: Windows 在Windows下用Visual Studio作为C/C++编译器,允许mex设定或切换在不同版本的VS: mex -setup C++