精华内容
下载资源
问答
  • matlab最小二乘法拟合函数代码椭圆拟合 抽象的 椭圆拟合理论研究 编码以实现椭圆拟合, matlab和C ++ 比较不同的椭圆拟合理论或函数 考虑到圆锥截面的最小二乘拟合法的弊端,寻求一种有效且鲁棒的方法。 通过Matlab...
  • matlab 最小二乘法拟合多项式怎么进行精度的优化啊数据为clear all;clcx=[0.240951631 0.883715287 0.88708334 0.91275251 0.932122682 0.94019212 0.953360145 0.953360145];y=[6.057750...

    matlab 最小二乘法拟合多项式怎么进行精度的优化啊

    数据为clear all;clc

    x=[0.240951631        0.883715287        0.88708334        0.91275251        0.932122682        0.94019212        0.953360145        0.953360145];

    y=[6.057750782        9.607404895        9.899233358        9.53385914        10.02161975        9.675123671        9.67810687        0];

    m=7;n=6;

    A=zeros(n+1);

    for j=1:n+1

    for i=1:n+1

    for k=1:m+1

    A(j,i)=A(j,i)+x(k)^(j+i-2)

    end

    end

    end;

    B=[0 0 0 0 0 0 0];

    for j=1:n+1

    for i=1:m+1

    B(j)=B(j)+y(i)*x(i)^(j-1)

    end

    end

    a=inv(A)*B;

    x=[0.240951631        0.883715287        0.88708334        0.91275251        0.932122682        0.94019212        0.953360145        0.953360145];

    z=a(1)+a(2)*x+a(3)*x.^2+a(4)*x.^3+a(5)*x.^4+a(6)*x.^5+a(7)*x.^6;

    plot(x,z)

    legend(‘离散点’,’y=a(1)+a(2)*x+a(3)*x.^2+a(4)*x.^3+a(5)*x.^4+a(6)*x.^5+a(7)*x.^6’)

    拟合出来的精度不是很好,如何改啊,求助大神!!!!!!

    展开全文
  • MATLAB最小二乘法拟合曲面

    千次阅读 2019-08-23 16:36:51
    MATLAB最小二乘法拟合高次曲面前言1. **函数文件源码** :2. **解决上述问题**3. **生成源代码** 前言 引用来引用去实在没意思(http://blog.sina.com.cn/s/blog_8702e2b60102x4qg.html),看到的很多最小二乘法拟合...

    前言

    引用来引用去实在没意思(http://blog.sina.com.cn/s/blog_8702e2b60102x4qg.html),看到的很多最小二乘法拟合曲面方程基本都是基于这样的一个方程,代码也没有什么大的改动。只是应用的时候确实存在很多问题,不太适合实际的问题。

    简单分析一下上述参考的源码存在的一些问题。

    1. 函数文件源码

    function [a0, a1, a2, a3, a4, a5] = least_square_surface(x,y,z)
    % 初始化矩阵
    A = zeros(6,6);
    B = zeros(6,1);
    % 矩阵赋值(根据最小二乘法对最小二乘矩阵赋值)
    for i=1:length(x)
        for j = 1:length(y)
            A(1,1) = 1+A(1,1);
            A(1,2) = x(i,j)+A(1,2);
            A(1,3) = y(i,j)+A(1,3);
            A(1,4) = x(i,j)^2+A(1,4);
            A(1,5) = x(i,j)*y(i,j)+A(1,5);
            A(1,6) = y(i,j)^2+A(1,6);
            
            A(2,1) = x(i,j)+A(2,1);
            A(2,2) = x(i,j)^2+A(2,2);
            A(2,3) = x(i,j)*y(i,j)+A(2,3);
            A(2,4) = x(i,j)^3+A(2,4);
            A(2,5) = x(i,j)^2*y(i,j)+A(2,5);
            A(2,6) = x(i,j)*y(i,j)^2+A(2,6);
            
            A(3,1) = y(i,j)+A(3,1);
            A(3,2) = x(i,j)*y(i,j)+A(3,2);
            A(3,3) = y(i,j)^2+A(3,3);
            A(3,4) = x(i,j)^2+A(3,4);
            A(3,5) = x(i,j)*y(i,j)^2+A(3,5);
            A(3,6) = y(i,j)^3+A(3,6);
            
            A(4,1) = x(i,j)^2+A(4,1);
            A(4,2) = x(i,j)^3+A(4,2);
            A(4,3) = x(i,j)^2*y(i,j)+A(4,3);
            A(4,4) = x(i,j)^4+A(4,4);
            A(4,5) = x(i,j)^3*y(i,j)+A(4,5);
            A(4,6) = x(i,j)^2*y(i,j)^2+A(4,6);
            
            
            A(5,1) = x(i,j)*y(i,j)+A(5,1);
            A(5,2) = x(i,j)^2*y(i,j)+A(5,2);
            A(5,3) = x(i,j)^3+A(5,3);
            A(5,4) = x(i,j)^3*y(i,j)+A(5,4);
            A(5,5) = x(i,j)^2*y(i,j)^2+A(5,5);
            A(5,6) = x(i,j)*y(i,j)^3+A(5,6);
            
            A(6,1) = y(i,j)^2+A(6,1);
            A(6,2) = x(i,j)*y(i,j)^2+A(6,2);
            A(6,3) = y(i,j)^3+A(6,3);
            A(6,4) = x(i,j)^2*y(i,j)^2+A(6,4);
            A(6,5) = x(i,j)*y(i,j)^3+A(6,5);
            A(6,6) = y(i,j)^4+A(6,6);
            
            B(1,1) = z(i,j)+B(1,1);
            B(2,1) = z(i,j)*x(i,j);
            B(3,1) = z(i,j)*y(i,j);
            B(4,1) = z(i,j)*x(i,j)^2;
            B(5,1) = z(i,j)*x(i,j)*y(i,j);
            B(6,1) = z(i,j)*y(i,j)^2;
        end
    end
    C = inv(A)*B;
    a0 = C(1);
    a1 = C(2);
    a2 = C(3);
    a3 = C(4);
    a4 = C(5);
    a5 = C(6);
    
    

    源码的基本思想是基于数学方程计算 a0~a5 这6个参数的值,并将这些参数以行向量形式返回。我们观察函数文件,看到两层 for 循环的循环体中有 x(i,j) 这样的参数,这要求传入参数 x 需要是一个 length(x)*length(y) 的矩阵,而我们在实际应用的时候,可能传入参数并不满足这样的矩阵形式,更多的可能是个向量,或者[x,y,z] 这样的矩阵,直接以输入参数代入可能会报“位置 1 的索引超出数组范围(不能超过 1)。”的错误。

    2. 解决上述问题

    找了个比较简单的办法来解决上述问题。我用的 MATLAB 版本是 2018a ,我们知道有一个拟合工具:

    >> cftool
    

    Fit name: 自定义,x data, y data,  z data:都需要从工作空间加载,所以你的这些数据需要先导入到 workspace(工作区)。上部中间的部分是自己设置的参数,第一行 Polynomial 为多项式拟合,拟合算法在类 fittype里面,自己查参数意义。当然多项式拟合可以选择 x 和 y 的最高次项的幂
    Fit name: 自定义;
    x data, y data, z data:都需要从工作空间加载,所以你的这些数据需要先导入到 workspace(工作区);
    上部中间的部分是自己设置的参数,第一行 Polynomial 为多项式拟合,拟合算法在类 fittype里面,自己查参数意义;
    当然多项式拟合可以选择 x 和 y 的最高次项的幂。

    3. 生成源代码

    有些同学可能在想:“我要源代码,这样才能往里面传参数啊!!!”
    步骤:
    文件(File)->Generate Code
    它就会自动生成一个函数文件,你直接调用就行了,不过里面还有一些数据类型的问题待解决,也就是函数的返回参数:
    [fitresult, gof] = createFit(x, y, Z)

    在这里插入图片描述
    可能你直接用这个做还会遇到有些问题,不过终归不是什么难题了。
    还是补充上怎么获取方程系数吧,参考http://www.ilovematlab.com/thread-574266-1-1.html
    MATLAB的 coeffvalues()函数。help 文档:“coeffvalues(FUN)返回CFIT对象FUN的系数值作为行向量。”

    展开全文
  • MATLAB最小二乘法拟合高次曲面前言1. **函数文件源码** :2. **解决上述问题**3. **生成源代码**前言引用来引用去实在没意思(http://blog.sina.com.cn/s/blog_8702e2b60102x4qg.html),看到的很多最小二乘法拟合曲面...

    MATLAB最小二乘法拟合高次曲面

    前言

    1. **函数文件源码** :

    2. **解决上述问题**

    3. **生成源代码**

    前言

    引用来引用去实在没意思(http://blog.sina.com.cn/s/blog_8702e2b60102x4qg.html),看到的很多最小二乘法拟合曲面方程基本都是基于这样的一个方程,代码也没有什么大的改动。只是应用的时候确实存在很多问题,不太适合实际的问题。

    简单分析一下上述参考的源码存在的一些问题。

    1. 函数文件源码 :

    function [a0, a1, a2, a3, a4, a5] = least_square_surface(x,y,z)

    % 初始化矩阵

    A = zeros(6,6);

    B = zeros(6,1);

    % 矩阵赋值(根据最小二乘法对最小二乘矩阵赋值)

    for i=1:length(x)

    for j = length(y)

    A(1,1) = 1+A(1,1);

    A(1,2) = x(i,j)+A(1,2);

    A(1,3) = y(i,j)+A(1,3);

    A(1,4) = x(i,j)^2+A(1,4);

    A(1,5) = x(i,j)*y(i,j)+A(1,5);

    A(1,6) = y(i,j)^2+A(1,6);

    A(2,1) = x(i,j)+A(2,1);

    A(2,2) = x(i,j)^2+A(2,2);

    A(2,3) = x(i,j)*y(i,j)+A(2,3);

    A(2,4) = x(i,j)^3+A(2,4);

    A(2,5) = x(i,j)^2*y(i,j)+A(2,5);

    A(2,6) = x(i,j)*y(i,j)^2+A(2,6);

    A(3,1) = y(i,j)+A(3,1);

    A(3,2) = x(i,j)*y(i,j)+A(3,2);

    A(3,3) = y(i,j)^2+A(3,3);

    A(3,4) = x(i,j)^2+A(3,4);

    A(3,5) = x(i,j)*y(i,j)^2+A(3,5);

    A(3,6) = y(i,j)^3+A(3,6);

    A(4,1) = x(i,j)^2+A(4,1);

    A(4,2) = x(i,j)^3+A(4,2);

    A(4,3) = x(i,j)^2*y(i,j)+A(4,3);

    A(4,4) = x(i,j)^4+A(4,4);

    A(4,5) = x(i,j)^3*y(i,j)+A(4,5);

    A(4,6) = x(i,j)^2*y(i,j)^2+A(4,6);

    A(5,1) = x(i,j)*y(i,j)+A(5,1);

    A(5,2) = x(i,j)^2*y(i,j)+A(5,2);

    A(5,3) = x(i,j)^3+A(5,3);

    A(5,4) = x(i,j)^3*y(i,j)+A(5,4);

    A(5,5) = x(i,j)^2*y(i,j)^2+A(5,5);

    A(5,6) = x(i,j)*y(i,j)^3+A(5,6);

    A(6,1) = y(i,j)^2+A(6,1);

    A(6,2) = x(i,j)*y(i,j)^2+A(6,2);

    A(6,3) = y(i,j)^3+A(6,3);

    A(6,4) = x(i,j)^2*y(i,j)^2+A(6,4);

    A(6,5) = x(i,j)*y(i,j)^3+A(6,5);

    A(6,6) = y(i,j)^4+A(6,6);

    B(1,1) = z(i,j)+B(1,1);

    B(2,1) = z(i,j)*x(i,j);

    B(3,1) = z(i,j)*y(i,j);

    B(4,1) = z(i,j)*x(i,j)^2;

    B(5,1) = z(i,j)*x(i,j)*y(i,j);

    B(6,1) = z(i,j)*y(i,j)^2;

    end

    end

    C = inv(A)*B;

    a0 = C(1);

    a1 = C(2);

    a2 = C(3);

    a3 = C(4);

    a4 = C(5);

    a5 = C(6);

    源码的基本思想是基于数学方程计算 a0~a5 这6个参数的值,并将这些参数以行向量形式返回。我们观察函数文件,看到两层 for 循环的循环体中有 x(i,j) 这样的参数,这要求传入参数 x 需要是一个 length(x)*length(y) 的矩阵,而我们在实际应用的时候,可能传入参数并不满足这样的矩阵形式,更多的可能是个向量,或者[x,y,z] 这样的矩阵,直接以输入参数代入可能会报“位置 1 的索引超出数组范围(不能超过 1)。”的错误。

    2. 解决上述问题

    找了个比较简单的办法来解决上述问题。我用的 MATLAB 版本是 2018a ,我们知道有一个拟合工具:

    >> cftool

    c75cc44fb3797c45661e056e2cae933b.png

    Fit name: 自定义;

    x data, y data, z data:都需要从工作空间加载,所以你的这些数据需要先导入到 workspace(工作区);

    上部中间的部分是自己设置的参数,第一行 Polynomial 为多项式拟合,拟合算法在类 fittype里面,自己查参数意义;

    当然多项式拟合可以选择 x 和 y 的最高次项的幂。

    3. 生成源代码

    有些同学可能在想:“我要源代码,这样才能往里面传参数啊!!!”

    步骤:

    文件(File)->Generate Code

    它就会自动生成一个函数文件,你直接调用就行了,不过里面还有一些数据类型的问题待解决,也就是函数的返回参数:

    [fitresult, gof] = createFit(x, y, Z)

    f1355dfc7fdaaff59fae1b925adf81c2.png

    可能你直接用这个做还会遇到有些问题,不过终归不是什么难题了。

    还是补充上怎么获取方程系数吧,参考http://www.ilovematlab.com/thread-574266-1-1.html

    MATLAB的 coeffvalues()函数。help 文档:“coeffvalues(FUN)返回CFIT对象FUN的系数值作为行向量。”

    展开全文
  • matlab最小二乘法拟合 数学建模与数学实验 拟 合 1 实验目的 实验内容 2. 掌握用数学软件求解拟合问题. 1. 直观了解拟合基本内容. 1. 拟合问题引例及基本原理. 4. 实验作业. 2. 用数学软件求解拟合问题. 3. 应用...

    41528d3028836879cd698677c3999917.gifmatlab最小二乘法拟合

    数学建模与数学实验 拟 合 1 实验目的 实验内容 2. 掌握用数学软件求解拟合问题. 1. 直观了解拟合基本内容. 1. 拟合问题引例及基本原理. 4. 实验作业. 2. 用数学软件求解拟合问题. 3. 应用实例. 2 拟 合 2. 拟合的基本原理 1. 拟合问题引例 3 拟 合 问 题 引 例 1 温度t(ºC) 20.5 32.7 51.0 73.0 95.7 电阻R() 765 826 873 942 1032 已知热敏电阻数据 : 求60ºC时的电阻R. 设 R=at+b a,b为待定系数 4 拟 合 问 题 引 例 2 t (h) 0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8 c (g/ml) 19.21 18.15 15.36 14.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01 已知一室模型快速静脉注射下的血药浓度数据(t=0注射300mg) 求血药浓度随时间的变化规律c(t). 作半对数坐标系(semilogy)下的图形 MATLAB(aa1) 5 曲 线 拟 合 问 题 的 提 法 已知一组(二维)数据,即平面上 n个点(xi,yi) i=1,…,n, 寻求一个函数(曲线)y=f(x), 使 f(x) 在某种准则下与所有 数据点最为接近,即曲线拟合得最好. + + + + + + + + + x y y=f(x) (xi,yi) i i 为点(xi,yi) 与曲线 y=f(x) 的距离 6 拟合与插值的关系 函数插值与曲线拟合都是要根据一组数据构造一个函数作 为近似,由于近似的要求不同,二者在数学方法上是完全不同 的. 实例:下面数据是某次实验所得,希望得到X和 f之间的关系? MATLAB(cn) 问题:给定一批数据点,需确定满足特定要求的曲线或曲面 解决方案: •若不要求曲线(面)通过所有数据点,而是要求它反映对象 整体的变化趋势,这就是数据拟合,又称曲线拟合或曲面拟合 . •若要求所求曲线(面)通过所给所有数据点,就是插值问题; 7 最临近插值、线性插值、样条插值与曲线拟合结果: 8 曲线拟合问题最常用的解法——线性最小二乘法的基本思路 第一步:先选定一组函数 r1(x), r2(x), …,rm(x), m0) 模型假设 1.机体看作一个房室,室内血药浓度均匀——一室模型 模型建立 在此,d=300mg,t及c(t)在某些点处的值见前表, 需经拟合求出参数k、v. 32 用线性最小二乘拟合c(t) MATLAB(lihe1) 计算结果: d=300; t=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8]; c=[19.21 18.15 15.36 14.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01]; y=log(c); a=polyfit(t,y,1) k=-a(1) v=d/exp(a(2)) 程序: 用非线性最小 二乘拟合c(t) 33 给药方案 设计 c c2 c1 Ot • 设每次注射剂量D, 间隔时间 • 血药浓度c(t) 应c1 c(t)  c2 • 初次剂量D0 应加大 给药方案记为: 2. 1. 计算结果: 给药方案: c1=10,c2=25 k=0.2347 v=15.02 34 故可制定给药方案: 即: 首次注射375mg, 其余每次注射225mg, 注射的间隔时间为4h. 35 估计水塔的流量 2. 解题思路 3. 算法设计与编程 1. 问题 36 某居民区有一供居民用水的圆柱形水塔,一 般可以通过测量其水位来估计水的流量,但面临 的困难是,当水塔水位下降到设定的最低水位时 ,水泵自动启动向水塔供水,到设定的最高水位 时停止供水,这段时间无法测量水塔的水位和水 泵的供水量.通常水泵每天供水一两次,每次约 两小时. 水塔是一个高12.2m,直径17.4m的正圆柱.按照 设计,水塔水位降至约8.2m时,水泵自动启动, 水位升到约10.8m时水泵停止工作. 表1 是某一天的水位测量记录,试估计任何时刻 (包括水泵正供水时)从水塔流出的水流量,及 一天的总用水量. 37 38 流量估计的解题思路 拟合水位~时间函数 确定流量~时间函数 估计一天总用水量 39 拟合水位~时间函数 从测量记录看,一天有两个供水时段(以下称第1供 水时段和第2供水时段),和3个水泵不工作时段(以 下称第1时段t=0到t=8.97,第2次时段t=10.95到t=20.84 和第3时段t=23以后).对第1、2时段的测量数据直接 分别作多项式拟合,得到水位函数.为使拟合曲线比 较光滑,多项式次数不要太高,一般在3~6.由于第3 时段只有3个测量记录,无法对这一时段的水位作出较 好的拟合. 40 确定流量~时间函数 对于第1、2时段只需将水位函数求导数即可, 对于两个供水时段的流量,则用供水时段前后( 水泵不工作时段)的流量拟合得到,并且将拟合 得到的第2供水时段流量外推,将第3时段流量包 含在第2供水时段内. 41 一天总用水量的估计 总用水量等于两个水泵不工作时段和 两个供水时段用水量之和,它们都可以 由流量对时间的积分得到. 42 算法设计与编程 1. 拟合第1、2时段的水位,并导出流量 2. 拟合供水时段的流量 3. 估计一天总用水量 4. 流量及总用水量的检验 43 1. 拟合第1时段的水位,并导出流量 设t,h为已输入的时刻和水位测量记录(水泵启动的4个时刻 不输入),第1时段各时刻的流量可如下得: 1) c1=polyfit(t(1:10),h(1:10),3); %用3次多项式拟合第1时段水位,c1输出3次多项式的系数 2)a1=polyder(c1); % a1输出多项式(系数为c1)导数的系数 3)tp1=0:0.1:9; x1=-polyval(a1,tp1);% x1输出多项式(系数a1) 在tp1点的函数值(取负后边为正值),即tp1时刻的流量 MATLAB(llgj1) 4)流量函数为: 44 拟合第2时段的水位,并导出流量 设t,h为已输入的时刻和水位测量记录(水泵启动的4个时刻 不输入),第2时段各时刻的流量可如下得: 1) c2=polyfit(t(10.9:21),h(10.9:21),3); %用3次多项式拟合第2时段水位,c2输出3次多项式的系数 2) a2=polyder(c2); % a2输出多项式(系数为c2)导数的系数 3)tp2=10.9:0.1:21; x2=-polyval(a2,tp2); % x2输出多项式(系数为a2) 在tp2点的函数值(取负后边为正值),即tp2时刻的流量 MATLAB(llgj2) 4)流量函数为: 45 2. 拟合供水时段的流量 在第1供水时段(t=9~11)之前(即第1时段)和之后(即第2时 段)各取几点,其流量已经得到,用它们拟合第1供水时段的流量 .为使流量函数在t=9和t=11连续,我们简单地只取4个点,拟合3次 多项式(即曲线必过这4个点),实现如下: xx1=-polyval(a1,[8 9]);%取第1时段在t=8,9的流量 xx2=-pol

    展开全文
  • matlab最小二乘法拟合.ppt数学建模与数学实验拟 合 1实验目的实验内容2. 掌握用数学软件求解拟合问题1. 直观了解拟合基本内容1. 拟合 问题引例及基本原理4. 实验 作业 .2. 用数学 软件求解拟合问题3. 应用 实例 .2拟...
  • matlab最小二乘法拟合函数代码地球物理数据分析:离散逆理论 威廉·门克 第三版由Joshua Poirier转录和翻译(从Matlab到Python) 目的 该存储库的用途仅用于个人开发,并且严格用作版本控制的存储库的远程副本。 ...
  • PAGE / NUMPAGES 有一组关于MH的实验数据附件1.data已知其符合 分布请利用最小二乘法编写程序求三个参数abc的值要求利用MATLAB编程20分 解拟合两组数据MH已知 只需确定多项式系数abc根据最小二乘原则使 所求问题成为...
  • 3. 血液容积 v, t=0 注射剂量 d, 血药浓度立即为 d/v. 2. 药物排除速率与血药浓度成正比比例系数 k>0) 模型假设 1. 机体看作一个房室室内血药浓度均匀 一室模型 模型建立 ? d/ c(0) 3 ? 得 由假设 -kc dt dc 2 ?...
  • Matlab下用最小二乘法实现椭圆拟合,适合初学者,希望对大家有帮助!
  • 帮朋友利用实验数据画图时,发现MatLab的确是画图的好工具,用它画的图比Excel光滑、精确。利用一组数据要计算出这组数据对应的函数表达式从而得到相应图像,MatLab的程序如下:x=[1 5 10 20 30 40 60 80]y=[15.4 ...
  • 假设 y = f(x),那么每个x应该会对应一个y。对一个未知公式的 f(x)系统,在科学实验中,常常需要测量两个变量的多组数据,然后找出他们的近似函数关系。...最小二乘法常用于曲线拟合。下面,我们通过一个例子来...
  • matlab最小二乘法的非线性参数拟合首先说一下匿名函数:在创建匿名函数时,Matlab记录了关于函数的信息,当使用句柄调用该函数的时候,Matlab不再进行搜索,而是立即执行该函数,极大提高了效率。所以首选匿名函数。...
  • 最小二乘法拟合直线程序:function linear_fit %最小二乘法拟合直线clear;clc;prompt={'Name of data file'};title='Linear_fit';lineNo=2;def={'Linearfit.dat'};outval=inputdlg(prompt,title,lineNo,def);if ...
  • 最小二乘法的基本原理和多项式拟合matlab实现 最小二乘法的基本原理和多项式拟合一、最小二乘法的基本原理从整体上考虑近似函数 )(xp同所给数据点 ),(iyx(i=0,1,…,m)误差iiiyxpr)((i=0,1,…,m) 的大小,...
  • 高斯马尔科夫定理(Gauss-Markov Theorem)证明了如果误差满足零均值、同方差且互不相关,那么利用最小二乘法(OLS)进行线性回归得到的估计参数是最佳的以及无偏的。所以普通最小二乘法估计是对回归系数的最佳线性...
  • 最小二乘法进行多项式拟合(matlab实现)西安交通大学徐彬华算法分析:对给定数据 (i=0 ,1,2,3,..,m),一共m+1个数据点,取多项式P(x),使函数P(x)称为拟合函数或最小二乘解,令似的 使得其中,a0,a1,a2,…,an为待求...
  • 最小二乘法:原理:用各个离差的平方和M=Σ[yi-(axi+b)]^2 (i = 1...n)最小来保证每个离差的绝对值都很小。为求其最小值,可用函数M对a、b求偏导,并令偏导数为0。整理得(Σxi^2)a+(Σxi)b=Σxiyi;(Σxi)a+nb=Σyi...
  • 关于matlab椭圆拟合的源代码,根据给出的椭圆边界上的点坐标拟合整个椭圆的边界
  • function k1k2k32 format long clear all clc tspan = [0 6 24 44 68 72 74 92 104 116]';%%这是时间 yexp= [3.111,3.639,3....以及想用fitnlm函数进行拟合,达到一些参数评价t值p值等,但用fitnlm运行不起来。 @beefly
  • MATLAB程序分享求解非线性最小二乘法拟合问题源程序-MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题 源程序代码.rar 程序代码见附件,拿资料请顺便顶个贴~~ 如果下载有问题,请加我 qq 1530497909,给你在线传
  • MATLAB 最小二乘法 线性拟合算法 线性相关系数
  • matlab实现的最小二乘法拟合椭圆方程,实验结果已验证,具体基础知识和推导过程可见http://blog.sina.com.cn/s/blog_471e6c930102x96q.html
  • matlab最小二乘法进行曲线拟合(源码+注释) 特别详细介绍了多项式拟合(代码+运行截图)。 matlab最小二乘法进行曲线拟合(源码+注释) 特别详细介绍了多项式拟合(代码+运行截图)。
  • 最小二乘法拟合直线 程序 function linear_fit % 最小二乘法拟合直线 clear; clc; prompt={'Name of data file'}; title='Linear_fit; lineNo=2; def={'Linearfit.dat'}; outval=inputdlg(prompt,title,lineNo,def; ...
  • MATLAB最小二乘法拟合数据

    千次阅读 2021-04-04 19:57:41
    2、MATLAB基于最小二乘法原理的函数拟合 (1)常见的数据拟合有直线拟合、多项式拟合、插值拟合等首先利用MATLAB中的函数来直观体验下一次拟合。 参考:http://www.qinms.com/work/nihe.html(拟合方法) h...
  • 采用最小二乘法拟合圆曲线(matlab程序)采用最小二乘法拟合圆曲线(matlab程序)采用最小二乘法拟合圆曲线(matlab程序)采用最小二乘法拟合圆曲线(matlab程序)采用最小二乘法拟合圆曲线(matlab程序)采用最小...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,349
精华内容 1,339
关键字:

matlab最小二乘法拟合

matlab 订阅