——转载网络 我的matlab版本是 2016a 首先,工具箱如何打开呢? 在 apps 这个菜单项中,可以找到很多很多的应用,点击就可以打开具体的工具窗口 本文介绍的工具有以下这些: curve Fitting curve Fitting 一开始的界面是这样子的 其中下面这个部分是用来添加数据的,提供的选项是workspace中已经存在的变量 这里我提供一组数据,用来演示 x=[8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 17.0,…

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…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_57235cc701012kfb.html Toolbox工具箱 序号 工具箱 备注   数学.统计与优化   1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 5 Optimization Toolbox…

Toolbox工具箱 序号 工具箱 备注 数学.统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 5 Optimization Toolbox 优化工具箱 6 Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 7 Neural Net…

一起啃PRML - 1.1 Example: Polynomial Curve Fitting @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ 前言:真是太糟糕了,本地的公式和图片粘上来全都喂汪了... We begin by introducing a simple regression problem, 用一个例子穿起这些零碎的知识点. 回顾最前面的Mathematical Notation: A superscript T denotes…

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…

模式识别.计算机视觉.图像处理等领域大部分是对一些图像等数据的处理,比较常用的语言是C++和Matlab,相应也对应很多库,象opencv等,都是很好用功能也很强大,但是对于数据处理更方便的应该还是Matlab了,其强大的矩阵处理能力真是解决了很多问题,提高了编码效率. 这里我搜集了一些关于模式识别.视觉相关的Matlab工具箱(Toolbox),其中涵盖的东西就很多了,像是一些分类聚类的模型和算法,一些数据的表示和绘制等,应该会有所帮助,但是一般都是英文的,还是那句话,用到的话肯定英文也不是问…

>> x=-3:0.2:5;y=x.^2-1;xn=-2:0.1:7; >>     >> %多元函数(z=sin(x2+y2)/(x2+y2))拟合 >> [X,Y]=meshgrid(-2:0.2:2);Z=sin(X.^2+Y.^2)./(X.^2+Y.^2+eps); >> SX=[X(:),Y(:)];SZ=Z(:); [nX,nY]=meshgrid(-3:0.1:3);NX=[nX(:),nY(:)]; >> >&…

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…