matlab最小二乘法曲線擬合-展示頁
2025-08-04 02:21本頁面
【正文】 minsearch函數(shù)進行曲線擬合。：y=a+b*x+c*x^2p=polyfit(x,y,2)然后可以使用polyval在t處預(yù)測：y_hat=polyval(p,t)polyfit函數(shù)可以給出置信區(qū)間。para=X\y(乘積回歸)設(shè)要擬合：y=a+b*x+c*t，其中x和t是預(yù)測變量，y是響應(yīng)變量。這種方法對于系數(shù)是線性的模型也適應(yīng)。para(2)=b?！癨”命令：y=a+b*x+c*x^：X=[ones(size(x)) x x^2]。在Matlab中，曲線擬合工具箱也提供了曲線擬合的圖形界面操作。最小二乘法在曲線擬合中比較普遍。擬合的模型主要有......一般對于LS問題，通常利用反斜杠運算“\”、fminsearch或優(yōu)化工具箱提供的極小化函數(shù)求解。在命令提示符后鍵入：cftool，即可根據(jù)數(shù)據(jù)，選擇適當(dāng)?shù)臄M合模型。執(zhí)行：para=X\ypara中包含了三個參數(shù)：para(1)=a。para(3)=c。：y=a+b*exp(x)+cx*exp(x^2)設(shè)計矩陣X為X=[ones(size(x)) exp(x) x.*exp(x.^2)]。設(shè)計矩陣為X=[ones(size(x)) x t] %注意x,t大小相等！para=X\ypolyfit函數(shù)polyfit函數(shù)不需要輸入設(shè)計矩陣，在參數(shù)估計中，polyfit會根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)生成設(shè)計矩陣。[p S]=polyfit(x,y,2) %S中包含了標(biāo)準(zhǔn)差[y_fit,delta] = polyval(p,t,S) %按照擬合模型在t處預(yù)測在每個t處的95%CI為：(*delta, y_fit+*del
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