——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

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

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7bff755b010180l3.html MATLAB函数句柄 函数句柄(Function handle)是MATLAB的一种数据类型. 包含了函数的路径.函数名.类型以及可能存在的重载方法: 引入函数句柄是为了使feval及借助于它的泛函指令工作更可靠:使“函数调用”像“变量调用”一样方便灵活:提高函数调用速度,特别在反复调用情况下更显效率:提高软件重用性,扩大子函数和私用函数的可调用范围:迅速获得同名重载函数的位置.类型信息.

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

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

一.多项式拟合 ployfit(x,y,n) :找到次数为 n 的多项式系数,对于数据集合 {(x_i,y_i)},满足差的平方和最小 [P,E] = ployfit(x,y,n) :返回同上的多项式 P 和矩阵 E .多项式系数在向量 p 中,矩阵 E 用在 ployval 函数中来计算误差 某数据的横坐标为 x= [0.2 0.3 0.5 0.6 0.8 0.9 1.2 1.3 1.5 1.8],纵坐标为 y = [1 2 3 5 6 7 6 5 4 1],对该数据进行多项式拟合 代码 cl

Matlab自定义函数的六种方法 n1.函数文件+调用函数(命令)文件:需单独定义一个自定义函数的M文件: n2.函数文件+子函数:定义一个具有多个自定义函数的M文件: n3.Inline:无需M文件,直接定义: n4.匿名函数: n5.Syms+subs:无需M文件,直接定义: n6.字符串+subs:无需M文件,直接定义. ------------ 1.函数文件+调用函数文件:定义多个M文件 % 调用函数文件:myfile.m clear clc for t=1:10 y=mylfg(t);

本节中,我们继续讲解,在linux2.4内核下,如果通过一些列函数从路径名找到目标节点. 3.3.1)接下来查看chached_lookup()的代码(namei.c) [path_walk()>> cached_lookup()] /* *Internal lookup() using the new generic dcache. *SMP-safe *给定name和parent进行查找,如果找到而且合法,那么返回找到的dentry:否则,返回NULL */ staticstruct de

转载请注明文章来源 – http://blog.csdn.net/v_hyx ,请勿用于任何商业用途         对于滤波器设计,以前虽然学过相关的理论(现代数字信号处理和DSP设计),但一直不求甚解,也没用过.趁着最近使用了一下,就来重学一回,温故而知新.       先来说说IIR滤波器设计,理论与原理参考如下博客,写得简明易懂,不错. http://blog.csdn.net/thnh169/article/details/9034483  [数字信号处理]IIR滤波器基础 http:

转载:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-knldebug/ 动态替换Linux核心函数的原理和实现 在调试Linux核心模块时,有时需要能够实时获取内部某个路径上的某些函数的执行状态,例如查看传入的变量是否是期望的值,以便判断整个执行流程是否依然正常.由于系统运行时的动态性,使得在执行之前无法预先知道在执行路径的什么地方可能出现问题,因此只能在整个路径上增加许多不必要的信息查询点,造成有用的状态信息被淹没,而且这种增加信息输出的方式(一般

Select函数实现原理分析 <原文> select需要驱动程序的支持,驱动程序实现fops内的poll函数.select通过每个设备文件对应的poll函数提供的信息判断当前是否有资源可用(如可读或写),如果有的话则返回可用资源的文件描述符个数,没有的话则睡眠,等待有资源变为可用时再被唤醒继续执行. 下面我们分两个过程来分析select: 1. select的睡眠过程 支持阻塞操作的设备驱动通常会实现一组自身的等待队列如读/写等待队列用于支持上层(用户层)所需的BLOCK(阻塞)或NONBLO

Matlab geom3d函数解析 geom3d函数库 geom3d库的目的是处理和可视化三维几何原语,如点.线.平面.多面体等.它提供了操作三维几何原语的底层功能,使得开发更复杂的几何算法变得更加容易. | 序号 | 函数名 | 作用 | 输入 | 输出 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | area = triangleArea3d(pt1, pt2, pt3) | 获取三角形面积 | 三个点坐标 [10 10 10], [30 10 10], [1

// require函数实现原理: function require(modulePath) { var regExp = /\w+$/g; var moduleName = regExp.exec(modulePath); var module = { id: moduleName, exports: {} }; var load = function (exports, module) { // ============ // 读取的文件内容: // ... // ... // ======

C++的inline函数就是编译器在编译代码时,将"对此函数的每一个调用"都以函数本体替换之,该过程发生在编译期间. inline函数的优点是,它可以省去函数调用所带来的额外开销,提高程序的速度.缺点也很明显:首先,过分使用inline函数会导致代码膨胀,占用过多内存和硬盘空间:其次,在升级inline函数时,需要所有引用它的模块都要重新编译. 正因为如此,inline常用于小型的.被频繁调用的函数身上. 另外需要强调的一点是,千万不要将构造或析构函数inline.原因是,这种函数往往

本文部分内容参考了http://www.360doc.com/content/15/1103/16/1180274_510463048.shtml 一.检查Java环境 对于已经装上JAVA环境的计算机,首先要确定一下装的环境是否与当前的Matlab builder for java版本相兼容,本文使用的Matlab版本是R2014a. 在CMD.EXE中键入 :java -version 如果出现图中信息则表示已经安装好了JAVA环境并且可以看到它的版本 进一步在cmd中输入javac -ve

本文主要记录了C++中的inline函数,也就是内联函数,主要记录了以下几个问题: C++为什么引入inline函数? 为什么inline能很好的取代表达式形式的预定义? inline函数的使用场合 为什么不把所有的函数定义成inline函数? inline函数与宏的区别? 一.C++为什么引入inline函数? 主要目的:用它代替C语言中表达式形式的宏定义来解决程序中函数调用的效率问题. C语言中的宏定义:#define ExpressionName(var1,var2) (var1+var2

在c/c++中,为了解决一些频繁调用的小函数大量消耗栈空间或是叫栈内存的问题,特别的引入了inline修饰符,表示为内联函数.栈空间就是指放置程式的局部数据也就是函数内数据的内存空间,在系统下,栈空间是有限的,假如频繁大量的使用就会造成因栈空间不足所造成的程式出错的问题,函数的死循环递归调用的最终结果就是导致栈内存空间枯竭.下面我们来看一个例子: #include <stdio.h> //函数定义为inline即:内联函数 inline char* dbtest(int a) { > )

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一.可变参数函数实现原理 C函数调用的栈结构: 可变参数函数的实现与函数调用的栈结构密切相关,正常情况下C的函数参数入栈规则为__stdcall, 它是从右到左的,即函数中的最右边的参数最先入栈. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/variable-parameter.html,转载请注明源地址. 例如,对于函数: void fun(int a, int b, int c) { int d; ... } 其栈结构为 0x1ffc-->d 0x200

范数就是长度的一种推广形式,数学语言叫一种度量.比如有一个平面向量,有两个分量来描述:横坐标和纵坐标.向量的二范数就是欧几里得意义下的这个向量的长度.还有一些诸如极大值范数,就是横坐标或者纵坐标的最大的那个,也可以视为这个向量的一个度量,具体来说就代表了这个向量在坐标轴上投影的最大长度.推广到一般的N维空间,范数还是类似的.对于矩阵,可以理解了多个向量放在一起.矩阵的行范数和列范数都是从不同的角度出发,选择了这组向量元素之和最大的作为矩阵范数.代表了该矩阵在N维空间中所“覆盖”的一个范围.矩阵的