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Matlab手动添加数据游标,标注关键点
2020-03-20 18:28:50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:
过程:
1,点开数据游标
2,编辑文本更新函数
3,把pos文本替换成你想要的
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。 - 注意这个是非常规方式,有什么更好的方法请大佬教教我。
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Matlab制作数据集.pdf
2019-06-26 17:15:45Matlab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
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
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matlab在cell中添加和删除数据
2020-05-31 15:12:34matlab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
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。
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。
使用c{2} = 434 可以将相应位置元素替换
使用 c{end+1} = ‘rain’ 可以在cell数组后添加元素
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matlab lsqcurvefit_MATLAB中数据插值和数据拟合的用法
2020-11-28 10:53:47一、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...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。
>>
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.netMATLAB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.netMATLAB中拉格朗日插值的实现:
https://blog.csdn.net/m0_37395228/article/details/80874393blog.csdn.netMATLAB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);
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);
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.com2、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。
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