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MATLAB曲線擬合(上)

2022-03-29 15:05 作者:e小白官方  | 我要投稿

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1.說明

p?=?polyfit(x,y,n)?返回次數(shù)為?n?的多項式?p(x)?的系數(shù),該階數(shù)是?y?中數(shù)據(jù)的最佳擬合(在最小二乘方式中)。p?中的系數(shù)按降冪排列,p?的長度為?n+1

p(x)=p1xn+p2xn?1+...+pnx+pn+1

y?=?polyval(p,x)?計算多項式?p?在?x?的每個點(diǎn)處的值。參數(shù)?p?是長度為?n+1?的向量,其元素是?n?次多項式的系數(shù)(降冪排序):

p(x)=p1xn+p2xn?1+...+pnx+pn+1

2.插值和擬合的區(qū)別

??插值算法中,得到的多項式f(x)要經(jīng)過所有樣本點(diǎn)。但是如果樣本點(diǎn)太多,那么這個多項式次數(shù)過高,會造成龍格現(xiàn)象。盡管我們可以選擇分段的方法避免這種現(xiàn)象,但是更多時候我們更傾向于得到一個確定的曲線,盡管這條曲線不能經(jīng)過每一個樣本點(diǎn),但只要保證誤差足夠小即可,這就是擬合的思想。 (擬合的結(jié)果是得到一個確定的曲線)

? 簡而言之,在擬合問題中不需要曲線一定經(jīng)過給定的點(diǎn)。擬合問題的目標(biāo)是尋求一個函數(shù)(曲線),使得該曲線在某種準(zhǔn)則下與所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)最為接近,即曲線擬合的最好(最小化損失函數(shù))。

3.示例



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