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mAtlAB polyFit

plot是画图函数 polyval是求值函数 polyfit是曲线拟合函数 polyfit用于多项式曲线拟合 p=polyfit(x,y,m) 其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中. y0=poly...

k=polyfit(x,y,1); k为返回的多项式向量,因为你这里是作最高次1次的拟合,所以返回的是一个长度为2的数组,分别为一次项和常数项的系数 k(1),k(2)就表示k这个数组的第一个、第二个元素 所以综上所述,k(1)是指拟合得到的多项式的一次项系数,k(2...

这是个求多项式的函数 p = polyfit(x,y,n) 有一组y,和一组x,拟合成一个一元N次多项式 满足 y=P_1*x^n+P_2*x^(n-1)+...+P_n* x+(P_(n+1)) 式a) 比如 n = 2;x = [1:10];y = [2:2:18];p = polyfit(x,y,n);% 求这个一元二次多项式p里包含的结果就...

polyfit用于多项式曲线拟合 p=polyfit(x,y,m) 其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中. y0=polyval(p,x0) 可求得多项式在x0处的值y0

用矩阵表示需要拟合的数据,把大括号改为中括号即可 >> X=[1,2,3,4,5,6,7,8,9];Y=[9,8,7,6,5,4,3,2,1];[P,S]=polyfit(X,Y,1)P = -1.0000 10.0000S = R: [2x2 double] df: 7 normr: 8.9702e-015

对于时间序列预测问题,不能用年份来作为拟合基数,应按自然序列作为拟合基数。即x=[1,2,3,4,5]——对应于2010,2011,2012,2013,2014。所以你的部分代码应改为 x=[1,2,3,4,5]; y=[0.235,0.525,0.623,0.532,0.439]; plot(x,y,'rp'),hold on p=polyf...

表示从高次到低次的多项式系数 给个例子一看就知道了 x = (0: 0.1: 2.5)'; y = erf(x); p = polyfit(x,y,6) p = 0.0084 -0.0983 0.4217 -0.7435 0.1471 1.1064 0.0004 则y=0.0084x^6-0.0983x^5+0.4217x^4-0.7435x^3+0.1471x^2+1.1064x+0.0004

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。 x=0:0.1:1; y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 ...

p是拟合得到的多项式的系数,s用来计算拟合误差.

就是说拟合出来的一次曲线是y=0.7271x-729.4239

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