精华内容
下载资源
问答
  • matlab最小二乘法求参数
    千次阅读
    2021-04-21 00:37:59

    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。具体拟合时可以使用的方法如下:

    1 曲线拟合工具箱提供了很多拟合函数,使用简单

    非线性拟合nlinfit函数

    clear all;

    x1=[0.4292 0.4269 0.381 0.4015 0.4117 0.3017]';

    x2=[0.00014 0.00059 0.0126 0.0061 0.00425 0.0443]';

    x=[x1 x2];

    y=[0.517 0.509 0.44 0.466 0.479 0.309]';

    f=@(p,x)

    2.350176*p(1)*(1-1/p(2))*(1-(1-x(:,1).^(1/p(2))).^p(2)).^2.*(x(:,1).^ (-1/p(2))-1).^(-p(2)).*x(:,1).^(-1/p(2)-0.5).*x(:,2);

    p0=[8 0.5]';

    opt=optimset('TolFun',1e-3,'TolX',1e-3);%

    [p R]=nlinfit(x,y,f,p0,opt)

    2 最小二乘法在曲线拟合中比较普遍。拟合的模型主要有

    1.直线型

    2.多项式型

    3.分数函数型

    4.指数函数型

    5.对数线性型

    6.高斯函数型

    一般对于LS问题,通常利用反斜杠运算“\”、fminsearch或优化工具箱提供的极小化函数求解。在Matlab中,曲线拟合工具箱也提供了曲线拟合的图形界面操作。在命令提示符后键入:cftool,即可根据数据,选择适当的拟合模型。

    “\”命令

    1.假设要拟合的多项式是:y=a+b*x+c*x^

    2.首先建立设计矩阵X:

    X=[ones(size(x)) x x^2];

    执行:

    para=X\y

    para中包含了三个参数:para(1)=a;para(2)=b;para(3)=c;

    这种方法对于系数是线性的模型也适应。

    2.假设要拟合:y=a+b*exp(x)+cx*exp(x^2)

    设计矩阵X为

    X=[ones(size(x)) exp(x) x.*exp(x.^2)];

    para=X\y

    3.多重回归(乘积回归)

    设要拟合:y=a+b*x+c*t,其中x和t是预测变量,y是响应变量。设计矩阵为X=[ones(size(x)) x t] %注意x,t大小相等!

    para=X\y

    更多相关内容
  • 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。
  • 基于MATLAB最小二乘法参数辨识与仿真.pdf
  • matlab最小二乘法拟合

    2021-04-21 00:37:52
    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
  • (初学者--我)最近正在研究matlab最小二乘法非线性拟合问题,昨天在论坛里求教,但没有人给予解答。只好自己查找相关文献,觉得其中最有用的一篇论文《最小二乘法原理及其MATLAB实现》(见附件),该文可读性强,...
  • 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...
  • 系统参数辨识常用的是最小二乘法,但最小二乘法存在限制需要改进,该包中含常用的方法如递推最小二乘法,遗忘因子最小二乘法,增广最小二乘法,辅助变量法的matlab代码
  • MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题 部分源码 clear;clc;close all A0=[1 1]; A=lsqnonlin('jscs',A0); disp('配偶参数A:') disp(A)
  • matlab最小二乘法编程求解

    千次阅读 2021-04-20 13:24:07
    1、有一组关于M、H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三个参数a、b、c的值(要求:利用MATLAB编程)(20分)解:拟合两组数据M、H,已知 ,只需确定多项式系数a、b、c。根据最小...

    《用matlab中最小二乘法编程求解》由会员分享,可在线阅读,更多相关《用matlab中最小二乘法编程求解(2页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、有一组关于M、H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a、b、c的值(要求:利用MATLAB编程)(20分)解:拟合两组数据M、H,已知 ,只需确定多项式系数a、b、c。根据最小二乘原则,使 所求问题成为三元一次函数S(a,b,c)的极小点问题。由多元函数取极值的必要条件知a,b,c比为, , 的解,即满足将三元一次线性方程组带入Matlab,其程序如下:clear M=-1.6087e+04,-1.3986e+04,-1.2029e+04,-1.0000e+04,-7.8986e+03,-6.0145e+03,-3.9855e+03,-2.02。

    2、90e+03,-1.0145e+03,-4.3478e+02,0.0000,2.1739e+02,.7.9710e+02,2.0290e+03,4.2029e+03,6.0870e+03,8.0435e+03,1.0000e+04,1.2029e+04,1.4203e+04,1.6087e+04;H=-7.5164e+01,-7.5531e+01,-7.5548e+01,-7.4174e+01,-7.3844e+01,-7.0035e+01,-6.5878e+01,-6.0678e+01,-4.9209e+01,.-3.1822e+01,1.7391e-01,2.9042e+01,4.6080。

    3、e+01,5.4069e+01,6.1355e+01,6.5512e+01,6.8626e+01,6.8261e+01,7.0330e+01,.7.0311e+01,7.0991e+01; sum(2*M.2),sum(2*M.4),sum(2*M.6),sum(2*M.8),sum(2*M.10),sum(2*M.*H),sum(2*M.3.*H),sum(2*M.5.*H)ans =3.2966e+009ans =5.7227e+017ans =1.1808e+026ans =2.6408e+034ans =6.1821e+042ans =2.0801e+007ans =3.0495e+015ans =5.9067e+023 a,b,c=solve(3.2966e+009*a+5.7227e+017*b+1.1808e+026*c=2.0801e+007,5.7227e+017*a+1.1808e+026*b+2.6408e+034*c=3.0495e+015,1.1808e+026*a+2.6408e+034*b+6.1821e+042*c= 5.9067e+023,a,b,c); a=double(a),b=double(b),c=double(c)a =0.0164b =-1.1080e-010c =2.5628e-019。

    展开全文
  • 基于MATLAB的递推最小二乘法辨识与仿真.pdf
  • 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 所问题成为...
  • MATLAB实现最小二乘法

    万次阅读 多人点赞 2019-03-31 20:40:32
    文章仅为创作者的观点,可与转载者讨论 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。     &nb...

    转载自: https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/70210662
    文章仅为创作者的观点,可与转载者讨论

    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

    % 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

        <span class="hljs-number">1</span> | <span class="hljs-number">2</span>
        ------
        <span class="hljs-number">3</span> | <span class="hljs-number">4</span>
    
    所以subplot(<span class="hljs-number">2</span>,<span class="hljs-number">2</span>,[<span class="hljs-number">1</span> <span class="hljs-number">3</span>]),就说明你这一个子图占据的是 <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">3</span>两个栅格,
    而subplot(<span class="hljs-number">2</span>,<span class="hljs-number">2</span>,<span class="hljs-number">2</span>)说明子图仅占据第<span class="hljs-number">2</span>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

    %{
        例如:对某日隔两小时测一次气温。设时间为ti,气温为Ci,i = 024,…,24。数据如下:
    
                    表<span class="hljs-number">2</span> 温度(Ci)随时间(ti)变化关系
    -----------------------------------------------------------
    ti      <span class="hljs-number">0</span>	<span class="hljs-number">2</span>   <span class="hljs-number">4</span>	<span class="hljs-number">6</span>   <span class="hljs-number">8</span>	<span class="hljs-number">10</span>  <span class="hljs-number">12</span>	<span class="hljs-number">14</span>  <span class="hljs-number">16</span>	<span class="hljs-number">18</span>  <span class="hljs-number">20</span>	<span class="hljs-number">22</span>  <span class="hljs-number">24</span>
    -----------------------------------------------------------
    ci      <span class="hljs-number">15</span>  <span class="hljs-number">14</span>  <span class="hljs-number">14</span>  <span class="hljs-number">16</span>  <span class="hljs-number">20</span>  <span class="hljs-number">23</span>  <span class="hljs-number">28</span>  <span class="hljs-number">27</span>  <span class="hljs-number">26</span>  <span class="hljs-number">25</span>  <span class="hljs-number">22</span>  <span class="hljs-number">18</span>  <span class="hljs-number">16</span>
    -----------------------------------------------------------
    

    %}
    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)’);
    title(‘温度变化图’,‘position’, [18,10])




    展开全文
  • MATLAB最小二乘法

    万次阅读 多人点赞 2020-04-15 16:49:28
    一、算法原理 给定一些列点x1,x2,.....xn,对应的函数值为y1,y2,......yn。若拟合曲线为y=ax+b,根据条件可写...因为A不是方阵,无法逆。故做如下变形: 方法一: 方法二: 对矩阵A做QR分解 二、matl...
  • 该程序是自适应控制中例子的matlab实现。由两部分组成分别是RELS函数部分和主函数部分。适合学习编写程序实现增广最小二乘法的朋友。
  • 那么,最小二乘曲线拟合的目标就是:出一组待定系数的值,使得以下表达式子最小: 在MATLAB中格式如下: [a,jm]=lsqcurvefit(Fun,a0,x,y) %Fun原型函数的MATLAB表示 %a0为最优化的初值 %x,y为原始输入输出的...
  • 数值分析的三大基础工具 拟合:已知点列,从整体上...最小二乘法,通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 Matlab代码 画出离散点:plot(x,y,‘o’) 用一次函数拟合:1)求参数 coefficient=polyfit(x,y,1);
  • 最小二乘法是一种通过数值对曲线函数拟合的一种统计学方法,这里的最小是拟合误差达到最小。我们可以根据拟合后的函数可以做一些预测或预报。它在数字信号处理、机器学习等领域广泛的应用。本文W君将和大家一起学习...
  • fprintf('\n\n使用函数lsqnonlin()估计得到的参数值为:\n') fprintf('\tk1 = %.9f ± %.9f\n',k(1),ci(1,2)-k(1)) fprintf('\tk2 = %.9f ± %.9f\n',k(2),ci(2,2)-k(2)) fprintf('\tk3 = %.9f ± %.9f\n',k(3),ci(3...
  • matlab最小二乘法的非线性参数拟合.docxmatlab最小二乘法的非线性参数拟合.docxmatlab最小二乘法的非线性参数拟合.docxmatlab最小二乘法的非线性参数拟合.docxmatlab最小二乘法的非线性参数拟合.docxmatlab最小...
  • matlab最小二乘法的非线性参数拟合.pdfmatlab最小二乘法的非线性参数拟合.pdfmatlab最小二乘法的非线性参数拟合.pdfmatlab最小二乘法的非线性参数拟合.pdfmatlab最小二乘法的非线性参数拟合.pdfmatlab最小二乘法的非...
  • function [sysd,sys,err] = ID(Y,U,Ts)%%基于递推最小二乘法参数辨识程序%仅针对二阶系统:)%出处:...
  • MATLAB最小二乘法拟合数据

    千次阅读 多人点赞 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...
  • MATLAB | 最小二乘法的两种解读

    千次阅读 2022-01-07 21:50:21
    大部分的最小二乘法公式推导,都是使用的 代价函数偏导 的方式来求得的,在这里首先展示如何通过代价函数偏导的方式得到最小二乘公式,再展示李扬老师讲解的如何由向量到子空间的距离得来最小二乘法公式。...
  • 系统辨识MATLAB代码,包括最小二乘法等一系列,可参照我的博文
  • Matlab实现最小二乘法

    千次阅读 多人点赞 2020-08-22 19:14:16
    p=polyfit(x,y,n):最小二乘法计算拟合多项式系数。x,y为拟合数据向量,要求维度相同,n为拟合多项式次数。返回p向量保存多项式系数,由最高次向最低次排列。y=polyval(p,x):计算多项式的函数值。返回在x处多项式...
  • 仅适合初学者 包含四个程序 递推最小二乘法、递推增广最小二乘法、遗忘因子递推最小二乘法、遗忘因子递推增广最小二乘法
  • 回归方程模型如下:C=a*(Y^m/X^n)+b*X^p(这次反复核对了) 如何运用Matlab工程软件,采用最小二乘法分别指数数a,b,m,n,p?要求是出的系数在回代后,算出的C值能跟给出的实验数据接近或者吻合就好. 回归方程显著...
  • RLS参数辨识,最小二乘法RLS参数辨识,最小二乘法RLS参数辨识,最小二乘法
  • clear;clcx0=[-2 -1.7 -1.4 -1.1 -0.8 -0.5 -0.2 0.1 0.4 0.7 1 1.3 1.6 1.9 2.22.5 2.8 3.1 3.4 3.7 4.0 4.3 4.6 4.9];y0=[0.10289 0.11741 0.13158 0.14483 0.15656 0.16622 0.17332 0.17750.17853 0.17635 0.1710...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,344
精华内容 1,737
关键字:

matlab最小二乘法求参数

matlab 订阅
友情链接: i2c_driver.rar