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  • 对于数据处理,常常要用到数据的曲线拟合,matlab中给出了拟合函数后,如果知道x,可以很快地求y,但若知道一个y要求x是不容易的,所以给出了一个1阶傅立叶拟合的范例,可推广至多阶fourier的曲线拟合。
  • y5=polyval(p5,x)函数,主要用于求得拟合的误差,p5表示前面的数据拟合p5,x为离散数据的x范围 相较之前的理解,可以使用 p5=vpa(poly2sym(p5),5); 用于生成多项式 clear all clc x=[0.3 0.4 0.7 0....

    主要使用两个函数进行拟合

    p5=polyfit(x,y,5)函数:x表示拟合的离散数据的x的值,y表示拟合的y的离散值,5表示5阶拟合

    y5=polyval(p5,x)函数,主要用于求得拟合的误差,p5表示前面的数据拟合p5,x为离散数据的x范围

    相较之前的理解,可以使用
    p5=vpa(poly2sym(p5),5);
    用于生成多项式

    clear all
    clc
    x=[0.3 0.4 0.7 0.9 1.2 1.9 2.8 3.2 3.7 4.5];
    y=[1 2 3 4 5 2 6 9 2 7];
    p5=polyfit(x,y,5);%5阶多项式的拟合
    y5=polyval(p5,x);%ployval用来计算误差
    %显示5阶的多项式
    p5=vpa(poly2sym(p5),5);
    p9=polyfit(x,y,9);
    y9=polyval(p9,x);
    figure;
    plot(x,y,'bo');
    hold on;
    plot(x,y5,'r:');
    plot(x,y9,'g--');
    legend('原始数据','5阶多项式拟合','9阶多项式拟合');
    xlabel('x');
    ylabel('y');
    

    多项式的拟合效果图为

    在这里插入图片描述
    拟合数据的多项式为:
    p5 =

    0.8877x^5 - 10.3x^4 + 42.942x^3 - 77.932x^2 + 59.833*x - 11.673

    补充:matlab’画图过程中使用的线的型号和颜色总结
    颜色、线型、标记符如下所示:

    color = {'r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w', 'r', 'g', 'b'};  %颜色
    linestyle = {'-.', '-', '--', ':', '-.', '-', '--', ':', '-.', '-', '--'};  %线型
    markerstyle = {'+', 'o', '*', '.', 'x', 's', 'd', '^', 'v', '<', '>'};  %标记符
    
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  • 不论是 matlab 还是 R 语言,根据一组数据拟合分布函数时,只能拟合出特定分布的参数值,并不能给出最适合这组数据的分布函数。例如,matlab 有 normfit 函数来计算一组数据拟合成正态分布时的均值和方差,wblfit ...

    不论是 matlab 还是 R 语言,根据一组数据拟合分布函数时,只能拟合出特定分布的参数值,并不能给出最适合这组数据的分布函数。例如,matlab 有 normfit 函数来计算一组数据拟合成正态分布时的均值和方差,wblfit 函数来给出拟合成威布尔分布的参数值,还有 gamfit, binofit 函数等。R 语言中也有 fitdistr函数。 

    它们都不能自动给出最佳拟合分布,个人觉得可以自己编写个许多分布函数的卡方检验程序,从中选出一个拟合误差最小的分布,但估计是一个繁琐的工作。

     

    发现 Python 有一个 fitter 包,可以从80个随机分布里选取一个最好的拟合分布。

    参考例子:https://pypi.org/project/fitter/

     

    但不管怎么样,拟合分布时数据量不能太小。(看一个资料上说,数据量一般大于20个),拟合分布的原理参看:

    https://www.cbrfc.noaa.gov/present/2003/espvs.primer.pdf

     

    发现另一个软件 Arena 具有这个功能,利用其中的 输入分析器可以完成这个工作。但这个 arena 不好被其他程序调用,因此总体感觉还是 python 的 fitter 包最好。

    步骤:

    1. 打开 Arena 的 Input Analyzer

     

    2. 新建一个分析器

     

    3. 导入数据,数据可以放在 txt 文件里,不要有除了数据外的其他符号和文字

    例如一组数:由伽玛分布生成随机数 gmarnd

    6.03 2.80 0.96 3.97 2.98
    3.32 1.62 3.54 2.28 0.59
    4.93 8.64 2.35 1.17 0.67
    2.72 4.08 3.17 2.84 1.46
    4.89 4.39 6.19 9.50 1.87

    导入:

     

    4. 拟合,选择 fit all 功能

     

    5. 查看结果

     

    Arena 给出了 lognormal 分布,可见 arena 软件给出的分布函数更加精细。

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  • 你让fx=fitresult结果fx就不是函数...确定参数的初始值是比较繁琐的工作,一般可以用随机函数rand()来初定初始值,再根据plot()的散...1、导入数据的x,y坐标。2、输入指令cftool 弹出拟合界面。3、点击data键。4......

    你让fx=fitresult结果fx就不是函数,而是个cfit类型了,你可以这样做,把参数提取出来,...

    可以用lsqcurvefit()函数或nlinfit()函数拟合。例如:x=[。。。]y...

    确定参数的初始值是比较繁琐的工作,一般可以用随机函数rand()来初定初始值,再根据plot()的散...

    1、导入数据的x,y坐标。2、输入指令cftool 弹出拟合界面。3、点击data键。4...

    方法一1、最常用的是多项式拟合,采用polyfit函数,在命令窗口输入自变量x和因变量y。2、...

    mat是matlab的数据文件,可以直接双击导入或者通过命令窗输入命令以及编写m文件导入...

    x=[1;1.5;2;2.5;3];y=[0.9;1.7;2.2;2.6;3];p=fitt...

    你在matlab下的commend window里输入cftool,然后在x data下选择t在y ...

    程序如下:x=[1.75,2.25,2.5,2.875,2.686,2.563];y=[0.26,...

    拟合步骤:1、求(获)得一系列x,y对应值x=[...]y=[...]2、根据画出的...

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  • 根据数据拟合其概率分布

    千次阅读 2020-07-18 14:39:49
    利用matlab中煄Ksdensity 核心平滑密度估计函数估计一组数据的概率分布 %给一个随机样本 x=[randn(30,1); 5+randn(30,1)]; %计算出各点的概率密度 [f,xi]=ksdensity(x); plot(xi,f) title(‘概率密度分布(PDF)’)

    利用matlab中煄Ksdensity 核心平滑密度估计函数估计一组数据的概率分布
    %给一个随机样本
    x=[randn(30,1); 5+randn(30,1)];
    %计算出各点的概率密度
    [f,xi]=ksdensity(x);
    plot(xi,f)
    title(‘概率密度分布(PDF)’)

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  • 数据拟合方法

    2019-03-09 10:07:16
    在实验中,实验和戡测常常会产生大量的数据。为了解释这些数据或者根据这些数据做出预测、判断,给决策者提供重要的依据。需要对测量数据进行拟合,寻找一个反映数据...数据拟合方法求拟合函数,插值方法求插值函数。
  • 数据拟合

    万次阅读 2018-10-06 10:07:56
    科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据根据这些数据,我们往往希望得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合,这过程就叫做拟合(fitting)。 下面是我做...
  • 年化收益率拟合函数

    2019-09-29 12:58:26
    一个典型的数据拟合过程包括以下几个步骤: 1、有一组实验/实测数据; 2、根据数据,猜测其有怎样的发展规律(例如总趋势是指数增长还是对数下降?),并写出一个含有待定系数的数学表达式; 3、利用函数算出待定...
  • 需要有一组二维数据X和Y样本,根据数据假设函数的形式,然后根基最函数值与样本数据Y的差的平方的和来判定合适的参数,然后再求得误差。代码为: import numpy as np from scipy.optimize import leastsq ## 定义...
  • Origin 是一款科研和工程领域颇受欢迎的数据分析和绘图软件(A Date Analysis and ...满足实际需要,用户还可以根据实际需求自定义拟合函数,并使之进行特殊形态曲线的拟合, 得到用户自己关心的曲线参数。
  • 根据采样数据点采用最小二乘法构造曲线拟合函数,通过曲线函数控制不同层次网格顶点的布局,从而消除因层次细节变化产生的裂缝。同时根据分辨率不同构建金字塔模型,针对不同层次细节区域数据进行有损或无损压缩,...
  • LIPRAS:线轮廓分析软件(LIPRAS)是图形用户界面,用于粉末衍射数据中布拉格峰的最小二乘拟合。 对于输入数据的任何区域,用户可以选择要应用于拟合的轮廓函数,约束轮廓函数,并根据所选的轮廓函数查看结果拟合
  • 利用nlinfit函数实现数据非线性拟合

    万次阅读 多人点赞 2018-08-13 09:40:48
    所谓“拟合”,指的是在已有一组实验数据的前提下,研究这组数据有怎样的函数关系... 根据数据,猜测其有怎样的发展规律(例如总趋势是指数增长还是对数下降?),并写出一个含有待定系数的数学表达式; 利用MATL...
  • matlab-非线性拟合函数lsqcurvefit的使用和初值选取 所解决问题: 我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据。 我们需要根据x, y的值找出最佳...
  • 拟合函数的选择3. 数据拟合求解的基本步骤 一、数据拟合的基本原理 数据拟合又称曲线拟合,俗称拉曲线,是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得...
  • 根据下面数据,得出拟合函数(身高与腿长的关系) 编程: 效果: plot函数的基本调用格式为: 1、plot(y) 当y为向量时,是以y的分量为纵坐标,以元素序号为横坐标,用直线依次连接数据点,绘制曲线。若y为实矩阵...
  • MATLAB数据拟合

    2018-04-15 21:26:49
    %画数据比图黑点原始数据红线拟合曲线%指定函数拟合f=fittype('a*e^(b*x)+c'); %引号函数模型默认x自变量其余待定参数fity=fit(x,y,f) %曲线拟合拟合结%再根据给结计算新y值画图神马在运行...
  • matlab 函数拟合polyfit

    万次阅读 多人点赞 2017-09-12 20:16:38
    1、matlab做线性最小二乘拟合 函数命令为:a=polyfit(x,y,m) % x,y为对应的自变量,... %根据拟合函数得出x对应的因变量的值 函数表达形式为:f(x)=a1*x^m+...+am*x+a_m+1 例如:给出一组数据,拟合变化过程如
  • 【matlab】数据拟合

    2019-07-06 16:45:25
    数据拟合又称曲线拟合,俗称拉曲线,是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据,根据这些数据,我们往往希望得到一个连续的函数(也...
  • 科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据根据这些数据,我们往往希望得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合,这过程就叫做拟合(fitting)。 ...
  • 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...
  • 在matlab软件中,做数据拟合函数是polyfit。 函数:polyfit(x,y,n) 功能:用n阶多项式拟合数据(x,y),使得在数据点处误差的平方和最小。 说明:参数x和y都是数组,分别存放数据的横坐标和竖坐标;参数n是多项式的...
  • 对于一系列离散点,需要根据这些离散点求出其所对应的函数,也就是求出函数的形式和对应的参数。 1,把x、y轴对应的数据放入界面,并回车 2.根据如下步骤进入拟合工具界面 3.拟合工具界面 4.点击data按钮...
  • 在测量的数据处理中,通常需要根据实际测量所得的数据中,求得反映各变量之间的最佳函数关系的表达式。这就需要进行数据拟合、最小二乘法,回归分析。
  • 拟合二次函数 设计题目 拟合二次函数 设计内容及要求 根据实验数据拟合一条二次函数 f(x,y)=ax2+by2+cxy+dx+ey+f,使f(x,y)-f(x,y)最小 三 设计思路--工作原理图功能规划 1工作原理图 测试是否满足要求 测试是否满足...

空空如也

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根据数据拟合函数