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]:…

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…

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…

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 = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 ]; y = [9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; p=polyfit(x,y,3); %数字代表拟合函数的阶数 xi=0:0.01:10; yi=polyval(p,xi); plot(x,y,'r>',xi,yi) for i=1:9 text(x(i)+0.1,y(i)+0.02,num2str(i)) ; %加上0.1使标号和点不重合,标记每个点 end 也可以使用GUI工具箱来产生多项式拟合 选定matlab 工作空间中x,y的值…

1 函数拟合 函数拟合在工程(如采样校正)和数据分析(如隶属函数确定)中都是非常有用的工具.我这里将函数拟合分为三类:分别是多项式拟合,已知函数类型的拟合和未知函数类型的拟合.matlab中关于函数的拟合提供了很多的拟合函数,这里不再一一介绍.仅对常用的多项式拟合和已知函数类型的拟合中一部分matlab函数的使用进行介绍. 1.1多项式拟合 对于 形式的拟合函数,其中 为待定系数.我们可以使用matlab中的polyfit函数进行拟合.函数的调用形式为: coef = polyfit(xx,yy…

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…

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…

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…

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中没有切比雪夫拟合的现成算法,这里把我程序中的这部分抽出来,说一下. 1.首先是切比雪夫计算式 function [ res ] = ChebyShev(num,i) res=; elseif i== res=num; else res=*num*ChebyShev(num,i-)-ChebyShev(num,i-); end end 2.计算拟合系数 function [ coeff ] = ChebyCoeff( xfile,timefile ) x=load(xfile); t…

序言 none 正文  1. 多项式的表示 在Matlab中,多项式用一个行向量表示, 行向量的元素值为多项式系数按幂次的降序排列, 如p(x)=x3-2x-5用P=[1,0,-2,-5]表示. 2. 多项式相关的函数和运算 (1) 多项式加减: 两个多项式之间的加减是对应幂次的系数进行加减, 可以直接用系数向量的加减法来得出. (2) 多项式乘法: 两个多项式的乘法用卷积函数conv来实现, 如计算多项式p1(x)=x3-2x-5和p2(x)=2x2+3x+1的积可利用如下代码: p1=[,,…

作者:Z-HE链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36103034来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1) polyfit 代码例子如下,拟合一个3次曲线,并画图. x = 0:1:9; y = [0 2 4 6 8 20 12 14 16 18] A=polyfit(x,y,3); z=polyval(A,x); plot(x,y,'r*',x,z,'b') 1) lsqcurvefit nlinfit 使用lsqcurv…

多项式及其函数 多项式及其函数 Matlab用一维向量表示多项式 例:创建一个通用的一维向量转化为字符串格式的表达式 function s = pprintf(p) %pprintf 该函数可将一维向量转变为字符串格式的数学表达式 % p:输入参数,格式为一维向量 % s:输出参数,格式为字符串 %输入参数过多时的判断 error("Too much input arguements"); end )==) %输入向量的元素全为0 p()=[]; end L=length(p); %计…

转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s…

在信号处理中常常需要用到曲线拟合,这里介绍一下利用最小二乘拟合一般曲线的方法,并对滤掉信号中白噪声的方法作些介绍. 为了测试拟合算法的好坏,先模拟出一个信号作为检验算法的例子: 用白噪声产生模拟信号: 对于理论信号y=y(x),一般可用rand(size(x))和randn(size(x))生成随即噪声信号,两者的区别在于rand生成的噪声信号都是正值,而randn生成的噪声信号则是正否跳跃分布的,所以randn作为白噪声信号,更符合实际情况: f0=@(c,x)( (x>=0&x<c…

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…

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…

原文:Matlab随笔之插值与拟合(下) 1.二维插值之插值节点为网格节点 已知m x n个节点:(xi,yj,zij)(i=1…m,j=1…n),且xi,yi递增.求(x,y)处的插值z. Matlab可以直接调用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) 其中 x0,y0 分别为 m 维和 n 维向量,表示节点, z0 为 n × m 维矩阵,表示节点值, x,y 为一维数组,表示插值点, x 与 y 应是方向不同的向量,即一个是行向量,另一个是列 向量, z 为矩阵,它的…

@ 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)…

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…

拟合练习: function f = curvefun(x, tdata) f = (x()*x()*x()) / (x()-x()) * ( exp(-x()*tdata)/(x()-x()) + exp(-x()*tdata)/(x()-x()) - (/(x()-x())+/(x()-x()))*exp(-x()*tdata) ); %数据输入 tdata = [ ]; vdata = [ ]; %拟定估计值 x0 = [ ]; x = lsqcurvefit('curvefun', x0…

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_…