MatLab建模學習筆記6——資料擬合方法
曲線擬合也叫曲線逼近,只要求擬合曲線能合理的反映資料的基本趨勢,並不要求曲線一定通過資料點。曲線擬合有不同的判別準則,包括偏差的絕對值之和最小、偏差的最大絕對值最小和使偏差的平方和最小(即最小二乘法)。
一、多項式的資料擬合:
polyfit(X,Y,N):多項式擬合,返回降冪排列的多項式係數。其中X、Y是資料點的值,N代表最高次冪。
polyval(P,XI):代表返回的多項式係數。其中,P代表多項係數,XI代表要求點的橫座標數值。
擬合結果如下:
二、圖形視窗中的多項式擬合:
在命令列中輸入:cftool命令可以開啟圖形擬合視窗介面。
左側X和Y分別選中剛剛在命令介面中定義的X和Y資料,在Degree中選擇擬合最高次冪,可在下面觀察到擬合曲線的變化情況。
三、指定函式的擬合:
這裡以函式:f(t)=acos(kt)*exp(wt)作為擬合函式
擬合結果如下:
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