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mAtlAB最小二乘法拟合的线为什么是直线

取决于你的函数表达式和拟合数据。 拟合函数分为 Exponential:指数函数逼近,a*exp(b*x)+c Fourier:傅立叶逼近,a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w) Interpolant:插值逼近 Polynomial:多项式逼近 Power:幂逼近,有2种类型,a*x^b 、a*x^b + c ...

用polyfit函数,(用来多项式拟合的,是用最小二乘法) 举个例子 x=[90 91 92 93 94 95 96]; z=[70 122 144 152 174 196 202]; a=polyfit(x,z,1) 结果: a = 1.0e+03 * 0.0205 -1.7551 1表示1次多项式(一次时就是直线,适用于你的情况) a是多...

matlab最小二乘法拟合出的直线怎么显示 用polyfit函数,(用来多项式拟合的,是用最小二乘法) 举个例子 x=[90 91 92 93 94 95 96]; z=[70 122 144 152 174 196 202]; a=polyfit(x,z,1) 结果: a = 1.0e+03 * 0.0205 -1.7551

function [a] = funpolyfit(x,y,n) %功能:求已知数据的最小二乘法拟合多项式的各项系数 %输入参数 x:已知数据点x的坐标向量; % y:已知数据点y的坐标向量; % n:拟合多项式次数; %输出参数a:最小二乘法拟合多项式的各项系数 a(1)x2+a(2)x+...

最小二乘法直线 clear all clc x=[1 2 3 4 6 8 10]; y=[109.78 80.35 58.81 43.04 23.05 12.35 6.61]; a=polyfit(x,y,1); x1=0:0.01:11; y1=polyval(a,x1); plot(x,y,'b*',x1,y1,'r','linewidth',3,'markersize',18) %作二维图形曲线图和点图。 ...

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,这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法,该方法是寻找函数使得最校 MATLAB函数:p=polyfit(x...

好吧。。。原来您还发到这里啦O(∩_∩)O~没有注意,不好意思呀 在workspace里面的a 和 b 的值就是我们所要的答案呀 如果您还是想要明确的输出的话,在程序最后再加两行 a b (注意,后面没有分号) 这样,a,b的值就会被输出在matlab的命令窗口(com...

如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2) x=[0.11 0.13 0.19 0.21 0.27 0.37 0.53 0.59 0.71 0.79 0.89 1.07]; y=[3868-1066 3733-888.3 3659-789.6 3599-710.7 3508-592.2 3463-533 3335-367.6 3257-266.5 3215-213.2 3200-193....

用曲线拟合工具箱做,很简单的,不过x,y的值要到你的工作空间里去,如图,这里的a,b相当于你的c,n

最小二乘估计的一般公式:已知Y = Hx;其中Y是测量数据,H是观测矩阵,x是待定参数。H应该是一个行数多于列数的矩阵。则, X = (H.'*H)\H.'*Y 是x的最小二乘估计。 现在,要估计的参数就是[k; b]。每一次观测都可以表示为y = [x 1]*[k; b]. 将数...

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