www.jbmf.net > polyFit函数

polyFit函数

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里包含的结果就是 p(1) 为式a)里的P_1, p(2)是式 a) 里的P_2, p(3)就是式 a) P_n+1.

以其中一中调用方式为例子吧 p = polyfit(x,y,n) p为返回的多项式向量,从最高次幂到最低次幂的系数 x为准备拟合的自变量,y为应变量 n为拟合的次数 【注意】 一般而言,拟合次数越大,误差越小,但往往会增大表达式的浮躁程度,还有可能 出现过拟合,所以要在误差和表达式简介程度方面综合考虑,确定最佳次数 一般3-5最佳

matlab的polyfit函数的原理为:最小二乘法曲线拟合原理.即: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.知识点延伸:polyfit函数调用方法为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,看拟合情况而定.matlab polyfit 做出来的值从左到右表示从高次到低次的多项式系数.

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 9.56 9.48 9.30 11.2]; polyfit用法示例结果 A=polyfit(x,y,2)z=polyval(A,x); plot(x,y,'r*',x,z,'b')

首先分两种情况: 1.交互窗口处执行:这个时候由于python的强制缩进,因此想要结束函数的定义只需要按两下enter即可. 2.在.py文件中编写,结束函数只需要不再缩进即可 调用函数方法相同,把函数名及参数写上就可以了,如果有返回值可以 r=functiona(var1) 附:测试代码(python3运行通过)# -*- coding:utf-8 -*-#author:zfxcx def pt(): print("hello") pt()

这是多项式拟合的函数,polyfit(x,y,n).从左到右表示从高次到低次的多项式系数组成的向量.其实查下百度百科就一清二楚了啦

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=polyval(p,x0)可求得多项式在x0处的值y0

拟合值与实际值做差,使得sum(abs(shiji-nihe))取得最小即可 一般阶次高精度也较高,但表达式往往比较复杂,在简单与精度方面折中考虑

polyfit.m 在MATLAB安装目录下 \toolbox\matlab\polyfunfunction [p,S,mu] = polyfit(x,y,n)%POLYFIT Fit polynomial to data.% P = POLYFIT(X,Y,N) finds the coefficients of a polynomial P(X) of% degree N that fits the data Y best in a least-squares

我的作业题给你看下clcclearx=[0 1 2 3 4 5 6];y=[2 3 3.5 6 5.4 5.6 9.8];p=polyfit(x,y,4)x1=0:0.02:6;y1=polyval(p,x1);plot(x,y,'*',x1,y1,'k')

网站地图

All rights reserved Powered by www.jbmf.net

copyright ©right 2010-2021。
www.jbmf.net内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com