【正文】 SSE: 0 Rsquare: 1 Adjusted Rsquare: NaN RMSE: NaN 從圖中兼數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出 Fit6默認平滑值參數(shù)的曲線擬合效 果最好， fit7給定平滑參數(shù) 擬合效果最差， fit8給定平滑參數(shù)為 1的擬合結(jié)果接近于三次樣條，且經(jīng)過每個參數(shù)點。 平滑曲線 擬合 同其它三種曲線擬合方式相比可見 ：平滑樣條曲線擬合的誤差平方和、相關指數(shù) R2 、調(diào)整后的殘余平方和 Adjusted Rsquare 和根的均方誤差 RMSE 四項指標雖然比三次樣條內(nèi)插式曲線擬合略遜一點，但與 最小二乘法四次多項式擬合 的結(jié)果相比好一點，所以精度相對較高，曲線也比較光滑。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE% amp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 qYpEh5pDx2zVkum amp。qYpEh5pDx2zVkumamp。 qYpEh5pDx2zVkum amp。M uWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE% amp。ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3tnGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9amp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 ksv*3t nGK8! z89Am v^$UE9wEwZQcUE%amp。 ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8!z89Am YWv*3t nGK8! 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z89Am YWpazadNuKNamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$U*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。MuWFA5ux^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。qYpEh5pDx2zVkumamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZQcUE% amp。 6a*CZ7H$dq8Kqqf HVZFedswSyXTyamp。 849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。這說明本文的數(shù)據(jù)集采用基于 MATLAB 曲線擬合的四種擬合方式中指數(shù)函數(shù)擬合效果最差。最鄰近內(nèi)插法的內(nèi)插點在最相鄰兩個數(shù)據(jù)點之間 ， 最后得到一個鋸齒的圖形。 cftool 按回車鍵打開曲線擬合工具箱，選取相應的變量可獲得散點圖如圖 4。 cftool 圖 1 Curve Fitting Tool 窗口 圖 2 Data 窗口 4 圖 3 直線擬合 3 曲線擬合 曲線擬合理論 曲線擬合就是擬合測量數(shù)據(jù)的曲線。 MATLAB 曲線擬合工具箱簡介 采用 MATLAB 做曲線擬合可以內(nèi)建函數(shù)或曲線擬合工具箱 (Curve Fitting Toolbox)。曲線擬合應用非常廣泛，在計算科學領域中占有非常重要地位。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔。 曲線擬合 。以模塊化的計算方法、豐富的矩陣運算、可視化與智能化的人機互換功能、圖形繪制和數(shù)據(jù)處理函數(shù)，成為系統(tǒng)設計和仿真領域中最受歡迎的軟件系統(tǒng)。 回到 Curve Fitting Tool 窗口，選擇 Fitting 按鈕，打開的 3 窗口中可以選擇擬合方法。 5 用最小二乘法做曲線擬合首先要確定擬合模型)(xf，通常根據(jù)各科的知識來大致確定函數(shù)的所屬類，倘若不具備這些知識，則從問題的運動規(guī)律以及給定數(shù)據(jù)的散點圖來確定擬合方式。 8 最小二乘法二次多項式曲 線擬合結(jié)果如下： Linear model Poly2: f(x) = p1*x^2 + p2*x + p3 Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = (, ) p2 = (, ) p3 = (, ) Goodness of fit: SSE: Rsquare: Adjusted Rsquare: RMSE: 最小二乘法四次多項式曲線擬合如下： Linear model Poly4: f(x) = p1*x^4 + p2*x^3 + p3*x^2 + p4*x + p5 Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = (, ) p2 = (, ) p3 = (, ) p4 = (, ) p5 = (, ) Goodness of fit: SSE: Rsquare: Adjusted Rsquare: RMSE: 最小二乘法二次多項式曲線擬合的 SSE（誤差平方和）為 ，最小二乘法四次多項 式曲線擬合的 SSE=，顯然最小二乘法中四次多項式的誤差平方和比二次的更接近于 0，誤差平方和 SSE 越接近于零曲線擬合效果越好。 (1) 誤差平方和 SSE(sum of squares due to error)， SSE 值越接近于 0 曲線擬合效果就越好。 致謝 ： 文章已基本完成。 qYpEh5pDx2zVkum amp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 QA9wkxFyeQ^! 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