——转载网络 在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整.几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法 第一步:得到散点数据 根据你的实际问题得到一系列的散点 例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]'; 第二步:

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

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

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

http://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/42556261 Neural Network Toolbox为各种复杂的非线性系统的建模提供多种函数和应用程序.该工具箱提供各种监督学习模型:前向反馈,径向基核函数和动态网络等模型.同时也提供自组织图和竞争层结构(competitive layers)的非监督学习模型.该工具箱具有设计.训练.可视化与仿真神经网络的功能.基于该工具箱可以进行数据拟合.模式识别.分类和时间序列预测及其动态系统的建模和控制.

python据说功能强大,触角伸到各个领域,网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强,具备各种第三方包,除了性能软肋外,其他无可指摘,甚至可以同matlab等专业工具一较高下. 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下,确实Python相当贴合自然语言,终于编程语言也能说人话了,代码整体简洁.优雅.. 代码功能:给出一个隐藏函数 例如 z=x^2+y^2,生成200个数据,利用这200个数据,使用遗传算法猜测这些数据是什么公式生成的. (说的太直白,一点都不高大上) 代码如下:

python据说功能强大,触角伸到各个领域,网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强,具备各种第三方包,除了性能软肋外,其他无可指摘,甚至可以同matlab等专业工具一较高下. 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下,确实Python相当贴合自然语言,终于编程语言也能说人话了,代码整体简洁.优雅.. 代码功能:给出一个隐藏函数 例如 z=x^2+y^2,生成200个数据,利用这200个数据,使用遗传算法猜测这些数据是什么公式生成的. (说的太直白,一点都不高大上) 代码如下:

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

项目需要要从C#传实时数据到Matlab到数据分析,应该很多人也有这个需求,但是网上这方面的数据比较少,所以我把代码稍微贴下 首先是C#的部分 //介于我是同台电脑上传数据,直接用自己的IP建一个Server IPAddress ip = IPAddress.Parse("192.168.65.1"); TcpListener server = );//端口选5000以上比较好,可以多试试 server.Start(); // 开始侦听 TcpClient client = serve

机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1.2.100次方的多项式对该数据进行拟合.拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import 

在stm32温度采样的过程中,使用到了NTC传感器,上拉接6.2K的电阻,信号给AD采样端口,通过NTC的电阻阻值表中,计算得到下面两端数据,在freemat中实现数据拟合,用于程序中温度和电压信号的转换. x = [1173.32 1203.94 1234.89 1266.77 1298.86 1331.75 1365.33 1399.55 1434.31 1469.54 1505.45 1541.66 1578.63 1616.24 1654.15 ];y=[60.000 59.000 58

注意: 本代码是由[MATLAB R2015b win 32位]编写. 先上代码: %% 清空变量 clear all; clc; %% 取点之后趋势是对的,也就是点与点之间的比例是对的,但是每个点的真实值和原图对不上,需要按照真实的坐标处理一下 max_axis_X=5; %这里是真实坐标中横轴的最大值 max_axis_Y=25; %这里是真实坐标中纵轴的最大值 flag = 0; %如果图形的纵坐标是正数,flag=0,如果是负数,flag = 1; shift = 0; %如果横坐标不在

I = imread('111.jpg');%读取处理好的图片,必须是严格坐标轴线为边界的图片 I=rgb2gray(I); %灰度变化 I(I>200)=255; %二值化 I(I<=200)=0; %二值化 imshow(I) %显示图片 [y,x] = find(I==0); %找出曲线的像素位置 y = max(y) -y; %将屏幕坐标转换为有手系迪卡坐标 y = fliplr(y); %左右翻转数据 plot(x,y,'r.','markersize',2)%显示转换后的图像 [X

SSE和RMSE比较小 拟合度R接近于1较好 * 统计参数模型的拟合优度 1.误差平方和(SSE) 2. R-Square(复相关系数或复测定系数) 3. Adjusted R-Square(调整自由度复相关系数) 4.Root mearn squared error(RMSE),(均方根误差)

一.实验目的 掌握最小二乘法拟合离散数据,多项式函数形式拟合曲线以及可以其他可以通过变量变换转化为多项式的拟合曲线目前待实现功能: 1. 最小二乘法的基本实现. 2. 用不同数据量,不同参数,不同的多项式阶数,比较实验效果. 3. 语言python. 二.实验原理 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

本文的主要目的是记住最主要的函数,具体的用法还得查API文档. 首先导入包: 1 %matplotlib inline 2 import numpy as np 3 import pandas as pd 4 from scipy import stats, integrate 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 import seaborn as sns 7 sns.set(color_codes=True) 8 np.random.seed(sum(map

KITTI数据集接口已经提供了matlab接口,本篇将说明详细说明其应用并与PCL进行对接.PCL为C++点云处理语言库,详情可见:http://pointclouds.org/ 程序可以从官网下载,也可以从我的github上下载https://github.com/ZouCheng321/fusion_kitti,为运行本代码,必须先编译make.m文件. 关于激光相机的demo为 run_demoVelodyne.m 本例以读取 2011_09_26_drive_0005_sync场景,读取

from:https://www.zhihu.com/question/56171002/answer/155777359 GAN的作用,也就是为什么GAN会火了(有部分原因可能是因为Lecun的赞赏).如果GAN只是用来生成一些像真是数据一样的数据的话,那不会有像现在这么火.更多的,或者对于机器学习研究员来说,看待的最关键一点应该是GAN可以用来 拟合数据分布 .什么叫拟合数据分布,就是给你一个训练数据,你能通过GAN这个工具,产生和这个数据分布相似的一些数据.有了拟合数据分布的思想,并在这上

在使用MATLAB对矩阵进行数据处理时,为了方便编辑与修改,常常需要先将数据录入到Excel中,然后再将其导入到MATLAB中参与矩阵运算.本文在MATLAB 2013a和Office 2013环境下向大家演示如何将Excel数据导入到MATLAB中,其他版本的MATLAB.OFFICE方法大同小异,一起来看一下 工具/原料   Excel数据文件(格式xls或xlsx) MATLAB 7.x + 方法/步骤     将待导入的矩阵结构的数据录入Excel中,录入时注意行列要跟原矩阵一一对应  

1.多项式拟合 对散点进行多项式拟合并打印出拟合函数以及拟合后的图形import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.arange(1,17,1) #生成散点列表作为x的值y=np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60]) #给定y的散点值#用3次多项式拟合z