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mAtlAB拟合的曲线方程,代回数据差别巨大是为啥?

用cftool拟合工具箱来拟合方程有时候是有这种情况发生的,其拟合结果与实际相差甚远.其原因:拟合后的系数值是取在置信度为95%范围的平均值,如b的上限值为-0.5421,下限值为-0.4472,则b值为【(-0.5421)+(-0.4472)】/2=-0.4946.所以还有5%的偏差在哪.根据我多年的实践觉得,有了一大堆数据,在你比较迷茫的时候,可以用cftool拟合工具箱初步拟合出曲线方程,然后用lsqcurvefit()或nlinfit()来拟合.lsqcurvefit()或nlinfit()的具体使用方法,可以通过帮助(help)来查看.

首先,曲线拟合是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据,并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系.即,拟合可以生成变量间的关系方程,那么用这个方程就可以分析和预测了,例如,根据测试新数据的输入,用关系方程直接获得输出,或者相反,根据输出来推断对应什么输入.

matlab软件提供了基本的曲线拟合函数的命令.1 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为将要拟合的数据,它是用数组的方式输入.输出参数a为拟合多项式 的系数多项式在x处的值y可用下面程序计算.

使用polyfit函数就可以拟合曲线了比如给出的坐标分别是x和y,则有P=polyfit(x,y,3)这样得到的P就是多项式的系数.这里的3指的是三次多项式!祝你学习愉快!

拟合出的曲线方程和用该方程画出的图像 由于算法不一样及采点的间隔不一样,会出现图像上的差别.楼主的问题是根据离散的点,代入方程拟合出一条曲线,把点采密点就行了.R1=56:0.1:119;G1=[143:0.1:255;];带入方程会得到数组a,b,然后直接绘图(不用拟合函数)plot(a,b)即可

都是基于最小二乘法的拟合,原理上没有区别.

拟合应该是先有具体的模型,比如线性的,对数的等,通过与已知的模型比较,通过图形的拟合直接可以得出相应的关系式,有拟合度.本身并没有自变量与因变量之分.回归,是有自变量与因变量之分的.从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系式,即建立数学模型并估计其中的 未知参数.估计参数的常用方法是最小二乘法.之后会有对系数进行可信度检验,在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中,判断哪个(或哪些)自变量的影响是显著的,哪些自变量的影响是不显著的,将影响显著的自变量选入模型中,而剔除影响不显著的变量,通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法.总结的就这么多,希望对查询的人有所帮助~

可以用的,而且冗余值越多对于最小二乘拟合越精确(前提是没有坏值) 比方说我一个x=1 有5个y 2,3,4,5,6 则把x写为x = [1 1 1 1 1] y = [2 3 4 5 6] 就可以了. 程序楼上两位已经给了,借用下. p = polyfit(x, y, 2); 如果不想用polyfit,可以自己写

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为将要拟合的数据,它是用数组的方式输入.输出参数a为拟合多项式的系数 多项式在x处的值y可用下面程序计算. y=polyval(a,x)

1、先用plot3()函数,绘出其曲线.x=[]y=[]z=[]plot3(x,y,z)2、用你熟悉的曲线方程去比对,确定拟合曲线函数.3、用 nlinfit()函数,求出拟合系数.如:b=[ b10 b20 b30]; func=inline('X(:,1).^2+X(:,2).^2+a(1)*X(:,1)+a(2)*X(:,2)+a(3)','a','X'); [a,r,J] = nlinfit(X,y,func,b);

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