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  • matlab 最小二乘法

    2015-10-04 12:03:31
    matlab 最小二乘法的代码,需要输入和输出,只针对一阶的传递函数。
  • 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!!!!!!

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  • MATLAB最小二乘法

    2019-09-25 07:01:39
    MATLAB最小二乘法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 三、实验程序 四、实验内容 设有如下数据: 用3次多项式拟合这组数据. 五、解答(按如下顺序提交电子版) 1.(程序) ...

     MATLAB最小二乘法

    作者:凯鲁嘎吉 - 博客园
    http://www.cnblogs.com/kailugaji/

    三、实验程序

    四、实验内容

    设有如下数据:

    3次多项式拟合这组数据.

    五、解答(按如下顺序提交电子版)

    1.(程序)

    LSM1.m:

    function p=LSM1(x,y,m)  %x,y为序列长度相等的数据向量,m为拟合多项式次数
    format short;
    A=zeros(m+1,m+1);
    for i=0:m
        for j=0:m
            A(i+1,j+1)=sum(x.^(i+j));
        end
        b(i+1)=sum(x.^i.*y);
    end
    a=A\b';
    p=fliplr(a');

    2.(运算结果)

    >> x=[-3,-2,-1,0,1,2,3];
    >> y=[-1.76,0.42,1.2,1.34,1.43,2.25,4.38];
    >> p=LSM1(x,y,3)
    
    p =
    
        0.1133   -0.0018    0.0035    1.3300

    3.(拓展(方法改进、体会等))

    MATLAB中有关于最小二乘法的现成的函数,如下编写程序:

    ploy1.m:

    function [p]=ploy1(x,y)  
    P=polyfit(x,y,3);  
    xi=-4:.2:4;  
    p=polyfit(x,y,3);
    yi=polyval(P,xi);  
    plot(xi,yi,x,y,'r*'); 

    结果:

    >> x=[-3,-2,-1,0,1,2,3];
    y=[-1.76,0.42,1.2,1.34,1.43,2.25,4.38]; [p]=ploy1(x,y)
    
    p =
    
        0.1133   -0.0018    0.0035    1.3300

    则y=0.1133*x^3-0.0018*x^2+0.0035*x+1.33

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/6932482.html

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  • MATLAB最小二乘法作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/三、实验程序四、实验内容设有如下数据:用3次多项式拟合这组数据.五、解答(按如下顺序提交电子版)1.(程序)LSM1.m:function p=LSM1(x,y,m...

    MATLAB最小二乘法

    作者:凯鲁嘎吉 - 博客园

    http://www.cnblogs.com/kailugaji/

    b5f22a50c9309ebefdc10deed9631807.png

    3004bac02c6d4bc271d1930ab49c9b0c.png

    三、实验程序

    42979474f7502967588af3d756641343.png

    四、实验内容

    设有如下数据:

    aa9a6e6717ac967ee50ab230e28ac4c0.png

    用3次多项式拟合这组数据.

    五、解答(按如下顺序提交电子版)

    1.(程序)

    LSM1.m:

    function p=LSM1(x,y,m) %x,y为序列长度相等的数据向量,m为拟合多项式次数

    format short;

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

    for i=0:m

    for j=0:m

    A(i+1,j+1)=sum(x.^(i+j));

    end

    b(i+1)=sum(x.^i.*y);

    end

    a=A\b';

    p=fliplr(a');

    2.(运算结果)

    >> x=[-3,-2,-1,0,1,2,3];

    >> y=[-1.76,0.42,1.2,1.34,1.43,2.25,4.38];

    >> p=LSM1(x,y,3)

    p =

    0.1133 -0.0018 0.0035 1.3300

    3.(拓展(方法改进、体会等))

    MATLAB中有关于最小二乘法的现成的函数,如下编写程序:

    ploy1.m:

    function [p]=ploy1(x,y)

    P=polyfit(x,y,3);

    xi=-4:.2:4;

    p=polyfit(x,y,3);

    yi=polyval(P,xi);

    plot(xi,yi,x,y,'r*');

    结果:

    >> x=[-3,-2,-1,0,1,2,3];

    y=[-1.76,0.42,1.2,1.34,1.43,2.25,4.38]; [p]=ploy1(x,y)

    p =

    0.1133 -0.0018 0.0035 1.3300

    则y=0.1133*x^3-0.0018*x^2+0.0035*x+1.33

    79697eeaccbffe568f909f343dd47940.png

    matlab最小二乘法数据拟合函数详解

    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. ...

    最小二乘法拟合非线性函数及其Matlab/Excel 实现(转)

    1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*r ...

    最小二乘法拟合非线性函数及其Matlab/Excel 实现

    1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*r ...

    matlab和C语言实现最小二乘法

    参考:https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/70210662 Matlab代码: N = ; x = [ ]; y = [ ]; ...

    matlab图

    .6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些 ...

    Matlab滤波器设计(转)

    滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程.滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算.只有完成了滤波器的设计和实现,才能最终完成数据的滤波. 滤波器设计的目标是实现数据序列的频率 ...

    Matlab曲面拟合和插值

    插值和拟合都是数据优化的一种方法,当实验数据不够多时常常须要用到这样的方法来绘图. 在matlab中都有特定的函数来完毕这些功能. 这两种方法的确别在于: 当測量值是准确的,没有误差时,一般用插值: ...

    入坑MATLAB必会的吐血总结

    本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异 ...

    [matlab] 12.Optimization Tool的使用

    1.quadprog 二次规划的函数 Matlab 中二次规划的数学模型可表述如下 其中 H是把目标函数二次项部分进行实对称矩阵, f是线性函数的列向量. 例求解二次规划 得到 h=[4,-4;-4, ...

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    展开全文
  • MATLAB 最小二乘法

    万次阅读 2017-08-29 20:46:32
    MATLAB实现最小二乘法 2017-04-17 15:10 2624人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: MATLAB(12) 作者同类文章X 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 ...

    MATLAB实现最小二乘法

    2624人阅读 评论(0) 收藏 举报
    category_icon.jpg分类:

    最小二乘法

            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。


    线性函数模型

            典型的一类函数模型是线性函数模型。最简单的线性式是写成矩阵形式为:



            直接给出该式的参数解:

       

            其中,为x的算术平均值,也可解得如下形式:


    一般线性情况

           若含有更多不相关模型变量,可如组成线性函数的形式:


            即线性方程组:


            通常人们将xij记作数据矩阵 A,参数bj记做参数向量b,观测值yi记作Y,则线性方程组又可写成:



            上述方程运用最小二乘法导出为线性平方差计算的形式为:

            最后的最优解为:


    示例

            实验得到4个数据(x, y):(1, 6)、(2, 5)、(3, 7)、(4, 10)。希望找出一条和这四个点最匹配的直线:


            最小二乘法采用的手段是尽量使得等号两边的方差最小:


            求通过对β1,β2求偏导:

            得到β1=3.5,β2=1.4。所以:最佳。


    MATLAB实现

    例一:小车时间与位移关系

    1. % 小车时间(xi)和位移关系(yi)关系  
    2. x = [0 1 2 3 4 5 6  7  8  9];  
    3. y = [0 2 4 7 8 9 12 14 15 18];  
    4.   
    5. %{  
    6.     subplot(m,n,p) 其中前两个参数 m,n是指将你的图分成 m*n个栅格,  
    7.     每个栅格用 p 来编号,而编号是按行(横着)编号的,所以,当 m = 2,n = 2时编号规则为  
    8.   
    9.         1 | 2  
    10.         ------  
    11.         3 | 4  
    12.   
    13.     所以subplot(2,2,[1 3]),就说明你这一个子图占据的是 1, 3两个栅格,  
    14.     而subplot(2,2,2)说明子图仅占据第2个栅格.  
    15. %}  
    16. subplot(1,2,1);  
    17. plot(x,y,'o');  
    18. % 图形的一些设置  
    19. xlabel('时间(秒)');  
    20. ylabel('位移(米)');  
    21. title('原始数据离散点')    
    22. %{  
    23.     grid on:是打开网格  
    24.     grid off:是关闭网格  
    25.     而grid是切换两种状态,如果在grid off的状态下,输入grid,相当于grid on  
    26.     相反,如果在grid on状态下输入grid 等价于grid off  
    27. %}  
    28. grid on  
    29.   
    30. %{  
    31.     polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。  
    32.     曲线拟合:已知离散点上的数据集,即已知在点集上的函数值,构造一个解析函数(其图形为一曲线)使在原离散点上尽可能接近给定的值。  
    33.     调用方法:polyfit(x,y,n)。用多项式求过已知点的表达式,  
    34.         其中x为源数据点对应的横坐标,可为行向量、矩阵;  
    35.             y为源数据点对应的纵坐标,可为行向量、矩阵;  
    36.             n为你要拟合的阶数,一阶直线拟合,二阶抛物线拟合,并非阶次越高越好,看拟合情况而定。  
    37.   
    38.     多项式在x处的值y可用下面程序计算:y=polyval(a,x,m)  
    39. %}  
    40. p = polyfit(x,y,1)  
    41. % 0:0.01:9    起始为0,终点为9,步长0.01  
    42. x1 = 0:0.01:9;  
    43. y1 = polyval(p,x1);  
    44.   
    45. x2 = 0:0.01:9;  
    46. %{  
    47.     MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为:  yi= interp1(x,y,xi,'method')             
    48.     其中x,y为插值点,yi为在被插值点xi处的插值结果;x,y为向量,   
    49.     'method'表示采用的插值方法,MATLAB提供的插值方法有几种:   
    50.         'nearest'是最邻近插值, 'linear'线性插值; 'spline'三次样条插值; 'pchip'立方插值.缺省时表示线性插值  
    51.     注意:所有的插值方法都要求x是单调的,并且xi不能够超过x的范围。  
    52. %}  
    53. y2 = interp1(x,y,x2,'spline');  
    54. subplot(1,2,2);  
    55. plot(x1,y1,'k',x2,y2,'r')  
    56. xlabel('时间(秒)');  
    57. ylabel('位移(米)');  
    58. title('黑线为最小二乘法拟合,红色为插值法拟合')    
    59. grid on  
    % 小车时间(xi)和位移关系(yi)关系
    x = [0 1 2 3 4 5 6  7  8  9];
    y = [0 2 4 7 8 9 12 14 15 18];
    
    %{
        subplot(m,n,p) 其中前两个参数 m,n是指将你的图分成 m*n个栅格,
        每个栅格用 p 来编号,而编号是按行(横着)编号的,所以,当 m = 2,n = 2时编号规则为
    
            1 | 2
            ------
            3 | 4
    
        所以subplot(2,2,[1 3]),就说明你这一个子图占据的是 1, 3两个栅格,
        而subplot(2,2,2)说明子图仅占据第2个栅格.
    %}
    subplot(1,2,1);
    plot(x,y,'o');
    % 图形的一些设置
    xlabel('时间(秒)');
    ylabel('位移(米)');
    title('原始数据离散点')  
    %{
        grid on:是打开网格
        grid off:是关闭网格
        而grid是切换两种状态,如果在grid off的状态下,输入grid,相当于grid on
        相反,如果在grid on状态下输入grid 等价于grid off
    %}
    grid on
    
    %{
        polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。
        曲线拟合:已知离散点上的数据集,即已知在点集上的函数值,构造一个解析函数(其图形为一曲线)使在原离散点上尽可能接近给定的值。
        调用方法:polyfit(x,y,n)。用多项式求过已知点的表达式,
            其中x为源数据点对应的横坐标,可为行向量、矩阵;
                y为源数据点对应的纵坐标,可为行向量、矩阵;
                n为你要拟合的阶数,一阶直线拟合,二阶抛物线拟合,并非阶次越高越好,看拟合情况而定。
    
        多项式在x处的值y可用下面程序计算:y=polyval(a,x,m)
    %}
    p = polyfit(x,y,1)
    % 0:0.01:9    起始为0,终点为9,步长0.01
    x1 = 0:0.01:9;
    y1 = polyval(p,x1);
    
    x2 = 0:0.01:9;
    %{
        MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为:  yi= interp1(x,y,xi,'method')           
        其中x,y为插值点,yi为在被插值点xi处的插值结果;x,y为向量, 
        'method'表示采用的插值方法,MATLAB提供的插值方法有几种: 
            'nearest'是最邻近插值, 'linear'线性插值; 'spline'三次样条插值; 'pchip'立方插值.缺省时表示线性插值
        注意:所有的插值方法都要求x是单调的,并且xi不能够超过x的范围。
    %}
    y2 = interp1(x,y,x2,'spline');
    subplot(1,2,2);
    plot(x1,y1,'k',x2,y2,'r')
    xlabel('时间(秒)');
    ylabel('位移(米)');
    title('黑线为最小二乘法拟合,红色为插值法拟合')  
    grid on


    例二:温度和时间关系

    1. %{  
    2.     例如:对某日隔两小时测一次气温。设时间为ti,气温为Ci,i = 0,2 ,4,…,24。数据如下:  
    3.   
    4.                     表2 温度(Ci)随时间(ti)变化关系  
    5.     -----------------------------------------------------------  
    6.     ti      0   2   4   6   8   10  12  14  16  18  20  22  24  
    7.     -----------------------------------------------------------  
    8.     ci      15  14  14  16  20  23  28  27  26  25  22  18  16  
    9.     -----------------------------------------------------------  
    10. %}  
    11. x = [0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24]  
    12. y = [15 14 14 16 20 23 26 27 26 25 22 18 16]  
    13. plot(x,y,'o')  
    14. grid on  
    15. %{  
    16.     hold on 和hold off,是相对使用的  
    17.     前者的意思是,你在当前图的轴(坐标系)中画了一幅图,再画另一幅图时,原来的图还在,与新图共存,都看得到  
    18.     后者表达的是,你在当前图的轴(坐标系)中画了一幅图,此时,状态是hold off,则再画另一幅图时,  
    19.     原来的图就看不到了,在轴上绘制的是新图,原图被替换了  
    20. %}  
    21. hold on  
    22.   
    23. % 三阶拟合  得到的 p = -0.0061    0.1474   -0.0246   13.7390是个多项式的系数  
    24. % 即拟合的曲线y = -0.0061*x3 + 0.1474*x2 - 0.0246*x + 13.7390 (其中x3表示x的3次方,x2同理)  
    25. p = polyfit(x,y,3)  
    26. x1 = 0:0.01:24  
    27. y1 = polyval(p,x1)  
    28. plot(x1,y1,'r')  
    29. % axis坐标轴范围设置  
    30. axis([0 24 12 28])  
    31. xlabel('温度(度)');  
    32. ylabel('时间(点)');  
    33. title('温度变化图','position', [18,10])    
    %{
        例如:对某日隔两小时测一次气温。设时间为ti,气温为Ci,i = 0,2 ,4,…,24。数据如下:
    
                        表2 温度(Ci)随时间(ti)变化关系
        -----------------------------------------------------------
        ti      0	2   4	6   8	10  12	14  16	18  20	22  24
        -----------------------------------------------------------
        ci      15  14  14  16  20  23  28  27  26  25  22  18  16
        -----------------------------------------------------------
    %}
    x = [0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24]
    y = [15 14 14 16 20 23 26 27 26 25 22 18 16]
    plot(x,y,'o')
    grid on
    %{
        hold on 和hold off,是相对使用的
        前者的意思是,你在当前图的轴(坐标系)中画了一幅图,再画另一幅图时,原来的图还在,与新图共存,都看得到
        后者表达的是,你在当前图的轴(坐标系)中画了一幅图,此时,状态是hold off,则再画另一幅图时,
        原来的图就看不到了,在轴上绘制的是新图,原图被替换了
    %}
    hold on
    
    % 三阶拟合  得到的 p = -0.0061    0.1474   -0.0246   13.7390是个多项式的系数
    % 即拟合的曲线y = -0.0061*x3 + 0.1474*x2 - 0.0246*x + 13.7390 (其中x3表示x的3次方,x2同理)
    p = polyfit(x,y,3)
    x1 = 0:0.01:24
    y1 = polyval(p,x1)
    plot(x1,y1,'r')
    % axis坐标轴范围设置
    axis([0 24 12 28])
    xlabel('温度(度)');
    ylabel('时间(点)');
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