国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

MATLAB polyfit函數(shù)——多項式擬合

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了MATLAB polyfit函數(shù)——多項式擬合。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

一、基本形式

p = polyfit(x,y,n)

? ? 此函數(shù)用一個n次多項式來擬合一組數(shù)據(jù)點(x,y),并且將多項式系數(shù)以數(shù)組p的形式輸出,p中的系數(shù)按降冪排列,數(shù)組長度為 n+1。

matlab多項式擬合,MATLAB,matlab,算法

? ? 如果要將擬合好的多項式系數(shù)繪制出來,可以使用polyval函數(shù):

y1 = polyval(p,x1)

? ? 此函數(shù)的作用是對給定的x1的值,通過多項式系數(shù)數(shù)組p計算對應(yīng)的y1值,之后就可以方便地利用x1和y1來繪制多項式曲線了。x1一般是用linspace函數(shù)定義好的更精細的自變量值。

更完整的polyfit函數(shù)介紹,見:多項式曲線擬合

二、示例

? ? 將通流面積x與流經(jīng)閥口的質(zhì)量流量y的10組數(shù)據(jù)用二次多項式擬合,并將數(shù)據(jù)點和二次多項式繪制成圖:

x = [0.9181,1.1006,1.2803,1.4574,1.6317,1.8033,1.9721,2.1382,2.3016,2.4623];
y = [0.1108,0.1306,0.1529,0.1805,0.1972,0.2181,0.2412,0.2601,0.2864,0.3195];
p = polyfit(x,y,2);
xx = linspace(0.8,3);
yy = polyval(p,xx);
figure
plot(x,y,'ko',xx,yy,'LineWidth',2,'MarkerFaceColor','k');

matlab多項式擬合,MATLAB,matlab,算法

?運行后,數(shù)組p的值為[0.0155,0.0784,0.0271],說明擬合的二次多項式為:

matlab多項式擬合,MATLAB,matlab,算法文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-600936.html

到了這里,關(guān)于MATLAB polyfit函數(shù)——多項式擬合的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔相關(guān)法律責任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費用

相關(guān)文章

  • Matlab 線性擬合、一維、多維度非線性擬合、多項式擬合

    Matlab 線性擬合、一維、多維度非線性擬合、多項式擬合

    ? 線性擬合 我隨便設(shè)定一個函數(shù)然后通過解方程計算出對應(yīng)的系數(shù) 假設(shè)我的函數(shù)原型是 y=a*sin(0.1*x.^2+x)+b* squre(x+1)+c*x+d ?擬合系數(shù): ? 利用matlab實現(xiàn)非線性擬合(三維、高維、參數(shù)方程)_matlab多元非線性擬合_hyhhyh21的博客-CSDN博客 簡單的一維的擬合: 思路: 將非線性-》線

    2024年02月12日
    瀏覽(22)
  • MATLAB 利用RANSAC對多項式進行點擬合 (32)

    通過對給定的一小組點進行抽樣并生成多項式擬合,得到多項式系數(shù) P。返回 maxRange 中具有最多 inlier 值的擬合。如果找不到匹配,則返回空的 P。該函數(shù)使用 M 估計量樣本一致性(MSAC)算法,一種隨機樣本一致性(RANSAC)算法的變體來擬合數(shù)據(jù)。 主要使用的函數(shù)和內(nèi)部的參數(shù)含義

    2024年02月15日
    瀏覽(23)
  • Python做曲線擬合(一元多項式擬合及任意函數(shù)擬合)

    Python做曲線擬合(一元多項式擬合及任意函數(shù)擬合)

    目錄 1. 一元多項式擬合 使用方法?np.polyfit(x, y, deg) 2. 任意函數(shù)擬合 使用 curve_fit() 方法 實例: (1)初始化 x 和 y 數(shù)據(jù)集 (2)建立自定義函數(shù) (3)使用自定義的函數(shù)生成擬合函數(shù)繪圖? polyfig 使用的是最小二乘法,用于擬合一元多項式函數(shù)。 參數(shù)說明: x 就是x坐標,

    2024年02月02日
    瀏覽(26)
  • numpy 多項式函數(shù)回歸與插值擬合模型;ARIMA時間序列模型擬合

    numpy 多項式函數(shù)回歸與插值擬合模型;ARIMA時間序列模型擬合

    參考: https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/103821601 1、多項式函數(shù)回歸擬合 x ^3+ x ^2… 2、多項式函數(shù)插值擬合 對于插值函數(shù) interp1d(phone_time, phone_x, kind=‘cubic’),無法直接獲取多項式的參數(shù)與具體函數(shù)表達式。這是因為該函數(shù)使用樣條插值方法,它的內(nèi)部實現(xiàn)是基于一組數(shù)

    2024年02月16日
    瀏覽(28)
  • 回歸預(yù)測模型:MATLAB多項式回歸

    回歸預(yù)測模型:MATLAB多項式回歸

    1. 多項式回歸模型的基本原理 ??多項式回歸是線性回歸的一種擴展,用于分析自變量 X X X 與因變量 Y Y Y 之間的非線性關(guān)系。與簡單的線性回歸模型不同,多項式回歸模型通過引入自變量的高次項來增加模型的復(fù)雜度,從而能夠擬合數(shù)據(jù)中的非線性模式。多項式回歸模型可

    2024年02月19日
    瀏覽(28)
  • 基于MATLAB的矩陣性質(zhì):行列式,秩,跡,范數(shù),特征多項式與矩陣多項式

    本節(jié)主要討論矩陣的基本概念和性質(zhì),結(jié)合MATLAB的基礎(chǔ)代碼,適合新手。 矩陣的 行列式 的數(shù)學定義如下: MATLAB調(diào)用的格式如下: 求以下矩陣的行列式: 解: MATLAB代碼如下: 運行結(jié)果: ans = ? ?5.1337e-13 利用解析解的方法計算20??20的Hilbert矩陣的行列式,并分析其代碼運

    2024年02月05日
    瀏覽(22)
  • MATLAB 之 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析和多項式計算

    在實際應(yīng)用中,經(jīng)常需要對各種數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理,以便為科學決策提供依據(jù)。這些統(tǒng)計處理包括求數(shù)據(jù)序列的最大值和最小值、和與積、平均值和中值、累加和與累乘積、標準差和相關(guān)系數(shù)、排序等,MATLAB 提供了相關(guān)的函數(shù)來實現(xiàn)。 MATLAB提供了求數(shù)據(jù)序列最大值的函數(shù)m

    2024年02月08日
    瀏覽(21)
  • 多項式擬合

    多項式擬合

    文章內(nèi)容部分參考: 建模算法入門筆記-多項式擬合(附源碼) - 嗶哩嗶哩 (bilibili.com) (9條消息) 數(shù)學建?!丝陬A(yù)測模型 公有木兮木戀白的博客-CSDN博客 數(shù)學建模人口預(yù)測模型 多項式擬合是數(shù)據(jù)擬合的一種,與插值有一定區(qū)別(插值要求曲線經(jīng)過給定的點,擬合不一定經(jīng)

    2024年02月04日
    瀏覽(27)
  • 基于Matlab的插值問題(Lagrange插值法、三次插值多項式)

    基于Matlab的插值問題(Lagrange插值法、三次插值多項式)

    要求 1、 利用Lagrange插值公式 L n ( x ) = ∑ k = 0 n ( ∏ i = 0 , i ≠ k n x ? x i x k ? x i ) y k {L_n}(x) = sumlimits_{k = 0}^n {left( {prodlimits_{i = 0,i ne k}^n {frac{{x - {x_i}}}{{{x_k} - {x_i}}}} } right)} {y_k} L n ? ( x ) = k = 0 ∑ n ? ( i = 0 , i  = k ∏ n ? x k ? ? x i ? x ? x i ? ? ) y k ? 編寫出

    2024年02月07日
    瀏覽(28)
  • pytorch 欠擬合和過擬合 多項式回歸

    pytorch 欠擬合和過擬合 多項式回歸

    ????訓練誤差和驗證誤差都有,還可能比較嚴重, 但它們之間僅有差距不大。 這個時候模型不能降低訓練的誤差,有可能是我們設(shè)計的模型簡單了,表達能力不足, 捕獲試圖學習的模式比較難。由于我們的訓練和驗證誤差之間的泛化誤差很小, 這個時候我們認為可以用一

    2024年02月16日
    瀏覽(28)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包