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  • 写论文的时候想用matlab数据游标标一个关键点,但是选定不到想要的数据点,翻遍了整个网络也没找到想要的教程,就自己乱改了一下代码。 注意这个是非常规方式,有什么更好的方法请大佬教教我。 效果如下: 过程: ...

    写论文的时候想用matlab数据游标标一个关键点,但是选定不到想要的数据点,翻遍了整个网络也没找到想要的教程,就自己乱改了一下代码。

    • 注意这个是非常规方式,有什么更好的方法请大佬教教我。
      效果如下:
      在这里插入图片描述
      过程:
      1,点开数据游标
      在这里插入图片描述

    2,编辑文本更新函数
    在这里插入图片描述
    3,把pos文本替换成你想要的
    在这里插入图片描述
    4,保存,此时点击任意点都会出现这个坐标提示,这样就可以大致找一下你要的坐标位置,点一下就可以了。

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  • Matlab制作数据集.pdf

    2019-06-26 17:15:45
    Matlab制作数据集,本文根据实际工作,详细介绍了matlab2017b制作图像数据集步骤,并附加了相应的matlab代码,文档中添加了图事例并加以说明
  • MATLAB数据写入excel并添加表头

    千次阅读 2020-07-22 14:01:46
    #data是一个n*1的矩阵 A = [{'header'}; num2cell(data)]; xlswrite('test', A);
    #data是一个n*1的矩阵
    data = ['1';'2'];
    A = [{'header'}; num2cell(data)];
    xlswrite('test', A); #写不写.xls后缀都一样
    

    在这里插入图片描述

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  • matlab在cell中添加和删除数据

    千次阅读 2020-05-31 15:12:34
    matlab在cell中添加和删除数据 cell元胞数组是matlab中很强大的数据结构,数组中的元素可以是任意类型的数据。 1、cell的创建 a = {} %创建空cell数组 b={'sun',23,'*¥¥$$','长安'}%创建cell时赋值 %先用cell函数...

    matlab在cell中添加和删除数据

    cell元胞数组是matlab中很强大的数据结构,数组中的元素可以是任意类型的数据。

    1、cell的创建

    a = {} %创建空cell数组
    b={'sun',23,'*¥¥$$','长安'}%创建cell时赋值
    
    %先用cell函数分配内存,再赋值
    c = cell(1, 4) %创建1x4大小的空元胞数组
    c = {'sun',23,'*¥¥$$','长安'}
    

    结果
    在这里插入图片描述

    2、cell元素的访问

    有两种不同的访问方式:通过()访问cell数组时访问到的是cell单元,通过{}访问cell数组时访问到的是cell单元储存的内容。
    在这里插入图片描述

    3、cell中元素的添加和删除

    使用c{2}=[]可以将相应元素置零,不改变cell中元素的个数,
    而使用 c(2)=[]则删除相应元素,改变了cell中元素的个数。
    在这里插入图片描述
    使用c{2} = 434 可以将相应位置元素替换
    在这里插入图片描述
    使用 c{end+1} = ‘rain’ 可以在cell数组后添加元素
    在这里插入图片描述

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  • 一、数据插值:插值是在一组已知数据点的范围内添加数据点的技术。可以使用插值来填充缺失的数据、对现有数据进行平滑处理以及进行预测等。MATLAB 中的插值技术可分为适用于网格上的数据点和散点数据点。从数学上...

    5dc2f6bb41d935b6641948b4ff8b1b10.png

    一、数据插值:

    插值是在一组已知数据点的范围内添加新数据点的技术。可以使用插值来填充缺失的数据、对现有数据进行平滑处理以及进行预测等。MATLAB 中的插值技术可分为适用于网格上的数据点和散点数据点。从数学上来说,数据插值是一种函数逼近的方法。

    数据插值的实现方法:

    1、一维插值函数为interp1(),

    调用格式:

    y = interp1(X,Y,X1,method)

    该式可以根据X,Y的值来计算函数在X1处的值。其中X,Y是两个等长的已知向量,分别表示采样点和采样值。X1是一个向量或标量,表示要插值的点。

    method参数表示用于插值的方法,常用的取值由一下几种方法:
    (1) linear: 线形插值,默认方法。将与插值点靠近的两个数据点用直线连接,然后在直线上选取对应插值点的数据。

    (2) nearest: 最近点插值。 选择最近样本点的值作为插值数据。

    (3) pchip: 分段3次埃尔米特插值。采用分段三次多项式,除满足插值条件,还需满足在若干节点处相邻段插值函数的一阶导数相等,使得曲线光滑的同时,还具有保形性。

    (4) spline: 3次样条插值。每一个分段你内构造一个三次多项式,使其插值函数除满足插值条件外,还要求在各节点处具有连续的一阶和二阶导数。

    >> 

    41ca399108b5db951fc62245a323cc3a.png

    以上四种方法的区别:

    线形插值和最近点插值方法比较简单。其中线形插值方法的计算量与样本点n 无关。n越大,误差越小。

    3次埃尔米特插值和3次样条插值都能保证曲线的光滑性。相比较而言,3次埃尔米特插值具有保形性,而3次样条插值要求其二阶导数也连续,所以插值函数的性态更好。

    pchip和spline方法插值的区别blog.csdn.net

    MATLAB的二维插值函数为interp2(),

    调用格式:y1 = interp2(X,Y,Z,X1,Y1,method)

    其中X,Y两个向量,表示两个参数的采样点,Z是采样点对应的函数值。X1,Y1是连个标量或向量,表示要插值的点。指定的算法method计算二维插值。linear为双线性插值算法(默认算法),nearest为最临近插值,spline为三次样条插值,cubic为双三次插值。

    关于数据插值下面有个优秀的总结:

    插值与拟合blog.csdn.net

    MATLAB中拉格朗日插值的实现:

    https://blog.csdn.net/m0_37395228/article/details/80874393blog.csdn.net

    MATLAB中牛顿插值的实现:

    https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/41725983blog.csdn.nethttps://blog.csdn.net/m0_37395228/article/details/80875351blog.csdn.net

    二、曲线拟合:

    曲线拟合是一种函数逼近的方法。可以分为线形拟合和非线性拟合。

    曲线拟合的原理:对于y = f(x),通过构造一个函数g(x)取逼近未知函数f(x),使得误差在某种意义下达到最小。

    一般使用多项式函数作为逼近函数,使用最小二乘法计算误差最小。

    曲线拟合的实现方法:

    使用polyfit()函数,其功能为求得最小二乘拟合多项式系数。

    (1)线形曲线拟合:

    调用格式:

    (1) P= polyfit(X,Y,m)

    (2) [P,S] = polyfit(X,Y,m)

    (3) [P,S,mu] = polyfit(X,Y,m)

    上述式子中的X,Y样本数据,m为拟合多项式的次数,一般为3次以内。

    P为多项式的系数降幂向量,S为误差数据,mu是一个二元向量,mu(1)是mean(X), mu(2) 是std(X).

    >> x = [1.0 1.5 2.0 2.5 3.0]';
    >> y = [0.9 1.7 2.2 2.6 3.0]';
    >> a = polyfit(x,y,1)          %次数1为一次线形拟合,相当于设定拟合函数为g(x) = a*x+b,求a和b
    
    a =
    
        1.0200    0.0400           %此处两个值为上述g(x)的a和b值
    
    >> xi = 1:0.1:3;
    >> yi = polyval(a,xi);         %polyval()函数相当于已知自变量xi和函数a求函数值
    >> plot(x,y,'o',xi,yi);

    dc0df99482258f870c735ab73778d911.png
    上述拟合之后的曲线和原数据点的分布关系如图
    >> x = [1.2 3.3 4.5 7.8 9.9  6.7 10.3 13.2 ];
    >> y = [2.3 4.5 6.7 7.3 7.6  8.6  9.8 11.2 ];
    >> [p,s,mu] = polyfit(x,y,1)
    
    p =
    
        2.6369    7.2500           %该处显示拟合函数为g(x) = 2.6369*x+7.2500
    
    
    s = 
    
      包含以下字段的 struct:
    
            R: [2×2 double]
           df: 6
        normr: 2.7837
    
    
    mu =
    
        7.1125
        3.9991

    (2) 非线性曲线拟合:

    1、fit():

    对于非线性拟合时需要使用fittype()函数,该函数可以指定所要构造的拟合函数

    如下面的例子中 ,我们想使用g(x)来拟合曲线,先使用fittype()函数将其指定该p,然后调用fit()函数来拟合

    >> x = [1.0 1.5 2.0 2.5 3.0]';
    >> y = [0.9 1.7 2.2 2.6 3.0]';
    >> p = fittype('a*x+b*sin(x)+c');
    >> f = fit(x,y,p)
    f = 
    
         General model:
         f(x) = a*x+b*sin(x)+c
         Coefficients (with 95% confidence bounds):
           a =       1.249  (0.9856, 1.512)      %此处a,b,c为上述拟合函数的系数最优值
           b =      0.6357  (0.03185, 1.24)      %此处括号里显示的为置信区间。详见下文链接。
           c =     -0.8611  (-1.773, 0.05094)
    >>plot(f,x,y);

    612fec9a139b07b68c5a2c392a420280.png

    由于曲线拟合只是对于曲线的逼近,其值并不一定确定,在逼近的时候会有误差,置信区间实质上反应了值摆动的一个可能的范围。

    置信区间_百度百科baike.baidu.com
    e72d33e5c5044e0586710e73d402891e.png

    2、nlinfit():

    调用格式:

    f = nlinfit(x,y,fun,f0):

    上式中,x和y为观察数据的自变量和因变量,fun为待拟合的模型表达式,可以为y = f(x)的M文件的函数名,或者由inline()函数表示,y0是模型初始参数的估计值,计算后获得的返回值y为最小二乘法估计得出的模型最佳系数。

    [y,r,J] = nlinfit(x,y,fun,y0):

    曲线拟合后的返回参数r为拟合的残差,而J为残差r对a的Jacobi向量构成的矩阵。

    [……] = nlinfit(x,y,fun,y0,options):

    参数options对拟合过程进行设置,其中包括Maxlter(最大迭代次数)、TolFun(函数参数平方和允许值)、TolX(拟合系数允许的误差值)和Display(控制拟合过程的显示,其中off表示不现实输出、iter显示每次迭代的结果、final只显示最终结果、notify只在函数不收敛的时候显示结果)

    3、lsqcurvefit():

    调用格式:

    [a,rnorm,r,exitflag] = lfqcurvefit(fun,a0,X,Y,lb,ub,options):

    其中fun为待拟合的模型表达式,可以为y = f(x)的M文件函数名,或者由inline()函数表示,a0为模型系数的初始估计值,lb和ub分别为拟合系数的预估下界和上界,参数options用于拟合过程设置,同函数nlinfit(),函数返回的参数中a为拟合估计系数,rnorm为误差平方和,r为拟合模型的残差,exitflag为运行情况。

    --------------------------------------------------------------------------------

    本文部分数据、代码和方法介绍来源于网络。

    本文仅供大家参考学习,欢迎指正!

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