三次样条插值matlab实现 %三次样条差值-matlab通用程序 - zhangxiaolu2015的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/zhangxiaolu2015/article/details/42744823 %[图文]三次样条插值算法详解_百度文库 https://wenku.baidu.com/view/14423f2e1711cc7931b716ae.html与课堂使用PPT一致. clc clear x=input('请按照格式[x1,x2,x

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

@ 目录 前言 一.拟合 1.定义 2.三种判别准则 3.最小二乘法 (1)一般形式 (2)常用函数 (3)matlab实现 二.插值 1.定义 2.方法 (1)分段线性插值 (2)拉格朗日插值多项式 (3)样条插值 3.matlab实现 (1)一维插值函数 (2)三次样条插值 (3)二维插值 总结 前言 插值和拟合都是要求通过已知的数据去寻求某个近似函数,使得近似函数与与已知数据有较高的拟合精度.本文将介绍两者的区别,相应的算法以及如何用matlab实现. 一.拟合 1.定义 已知一组(二维)

假设有这么一组数据, x=[4 5 6 7 8 4 8 10]'; y=[56 56 56 56 56 60 60 60]';z=[6 6 6 9 6 19 6 6]'; 要求出其平面方程z=C+Ax+By 可以使用MATLAB的regress来进行平面拟合: X = [ones(size(x,1),1) x y];b = regress(z,X); 解得:b=[-63.488372093023390;-1.406976744186046;1.402325581395351]; 分别对应上式的C

拟合椭圆首先要知道各个点的坐标,然和带入如下公式: x = [59 136 58 137 57 137 56 137 55 138 54 139 53 140 52 141 51 142 51 143 51 144 50 145 50 146 50 147 50 148 49 149 49 150 49 151 49 152 49 153 50 154 50 155 50 156 50 157 51 158 51 159 51 160 52 161 52 162 53 163 54 164 54

一.数据排序整合 1.随机生成的数,从小到大排序 clear rand('seed',1)%设置随机种子,确保随机数一样 edge_range=unifrnd (1, 10, 1, 10) edge_height=unifrnd (1, 10, 1, 10) subplot(311),plot(edge_range,edge_height) title('初始值') temp(:,1) = edge_range.';%对应起来 temp(:,2) = edge_height.'; temp =

extern float GetTempOfVolMi(float V){ float K,B; if(0.03947 <= V < 2.02308) //0~50 {  K = 24.731;  B = 0.1341; } else if(2.02308 <= V < 4.09623)//50-100 {  K = 24.075;  B = 1.3446; } else if(4.09623 <= V < 6.13834)//100-150 {  K = 24.515

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53422070

分段三次 Hermite 插值多项式 (PCHIP) 语法 p = pchip(x,y,xq) pp = pchip(x,y)   说明 p = pchip(x,y,xq) 返回与 xq 中的查询点对应的插值 p 的向量.p 的值由 x 和 y 的保形分段三次插值确定. pp = pchip(x,y) 返回一个分段多项式结构体以用于 ppval 和样条实用工具 unmkpp. 例1 使用 spline 和 pchip 插入数据 将 spline 和 pchip 为两个不同函数生成的插值结果进行比

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_

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_

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

示例函数: 分段函数f(x)的段数为数组a的长度减1,在表达f(x)时,不能直接使用a的长度5-1=4. 方法1: 先计算每个间隔点的函数值f(a2),f(a3),f(a4),再循环表示f(x). f(x) = (2x+1).*(x>2&&x<=4) +(f(4)+2x^2+2).*(x>4&&x<=6) +(f(6)+2x^3+3).*(x>6&&x<=8) +(f(8)+2x^4+4).*(x>8&&am

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

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二

关于插值原理,这篇文章里总结过. 插值,是在有限个数据点的情况下,模拟出更多的点来适应实际问题的需要. 拟合,是在已知数据点基础上,以已知点处最小误差为标准,模拟出近似函数. 二者有似,实则不同,matlab提供了基本完整的解决方案. 一.插值 1. 一维插值 (1)拉格朗日插值 经典的拉格朗日插值并没有现成的函数.自行编写如下: input: 相同维度的已知点x0,y0 output:x点处的插值y function y = lagrange(x0,y0,x) % 函数:已知点组(x0,y0)

三次样条插值算法 1 总体说明 三次样条插值算法是一种计算量和效果都比较理想的插值算法.关于三次样条插值算法的原理这里不做过多的解释,下面的代码是我在网上收集了两种C++实现版本的基础上自己整合的一个版本.由于本人刚接触C++不久,水平有限.没有使用模板机制将代码做的更通用.关于算法实现有下面几点说明. 所有有关的类都被包含到SplineSpace命名空间中. SplineSpace中一个有三个类分别是异常类(SplineFailure),接口类(SplineInterface)和实现类(Spl

数据的平面拟合 Plane Fitting 看到了一些利用Matlab的平面拟合程序 http://www.ilovematlab.cn/thread-220252-1-1.html

1.原理简述:     根据两幅图像中的一些已知对应点(控制点对),建立函数关系式,通过坐标变换,实现失真图像的几何校正. 设两幅图像坐标系统之间畸变关系能用解析式来描述: 根据上述的函数关系,可以依次计算畸变图像每个像素的矫正坐标值,保持各像素值不变,这样生成一幅矫正图像. 2.实现过程: (1)因此首先要得到多项式,matlab提供了拟合多项式的函数 Isqcurvefit,                                格式:lsqcurvefit(f,a,x,y) f:符

年底了,各种总结计划满天飞,有空的时候我也一直在思考这么多年,是怎么过来的.也曾经很迷茫,希望经验和经历能给大家一点带来一点正能量的东西.10年很长,10年前说实话我没有思考过现在的样子,但10年前的日子还历历在目. 回忆这10年,简单的总结一下:从一个机械设计绘图工程师 到 润滑油炼油工程师 到 国内最牛逼的快递企业之一(美国纽交所上市)IT信息中心担任开发项目经理,从一个Matlab代码爱好者成长为 微软全球最有价值专家(MVP),IT技术见证了我的成长. 且听我慢慢分解我的这10年的华丽转