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Matlab中使用最小2乘法  

2012-08-27 16:44:30|  分类: Matlab |  标签: |举报 |字号 订阅

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polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。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。
  解释1
  用法 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
解释2:
  MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令.
  多项式函数拟合:a=polyfit(xdata,ydata,n)
  其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata为将要拟合的数据,它是用数组的方式输入.输出参数a为拟合多项式 y=a1xn+...+anx+a n+1的系数
解释3:
Polyfit函数的数学基础是最小二乘法曲线拟合原理,所得到的函数值在基点处的值与原来点的坐标偏差最小,常用于数据拟合。

y = polyval(p,x)   返回n次多项式在x处的值。输入变量p是一个长度为n+1的向量,其元素为按降幂排列的多项式系数。   y=p1*x^n+p2*x^(n-1)+...+pn*x+p(n+1)   x可以是一个矩阵或者一个向量,在这两种情况下,polyval计算在X中任意元素处的多项式p的估值。
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