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matlab中polyfit函数的作用是对数据进行数据拟合
有些小伙伴可能搞不清楚polyfit和polyval之间的区别,这里就直接上我的笔记给大家看看吧
- %% 普通的多项式拟合
- clear;clc;
- num = 30;
-
- x = linspace(0,5,num); % 横轴数据
-
- error = rand(1,num); % 生产误差值
- a = x.^2+2*error; % 纵轴数据
-
- p = polyfit(x,a,2); % 使用 polyfit函数 拟合横、纵轴数据得到拟合多项式,储存在p中
- % p为多项式的系数矩阵,系数按多项式次数降序排列
- % 如 p = [1,2,3] 指2次项次数为1,1次项系数为2,常数项系数为3
- % polyfit中第三个参数为拟合曲线的最高次数
-
- y = polyval(p,x) % polyval用于计算出每个横轴坐标(x)在拟合多项式(p)中对应的函数值
-
- plot(x,a,'o',x,y,'-')
【拓展】:下面将给出用polyfit函数进行指数拟合的一种方法
先插入一段基本思路
- %% 指数拟合的方法
-
- % 基本思路: 将指数关系转化为线性关系
-
- % a = A*exp(B*x)
- % --> a/A = exp(B*x)
- % --> ln(a/A) = B*x
- % --> lna = B*x + lnA
-
- % 这样一来,x和a之间的指数关系就转化为了x和lna的线性关系
- % 因此可以用polyfit进行多项式拟合
-
- % PS:matlab中系数矩阵是降序排列
- % 如[1,2,3]指2次项次数为1,1次项系数为2,常数项系数为3
指数拟合程序:
- clear;clc;
- num = 30;
- x = linspace(0,1,num);
- error = rand(1,num);
-
- A0 = 1;
- B0 = 2;
- a = A0*exp(B0*x)+0.5*error;
-
- sh = log(a); % 先对要拟合的数据取对数
-
- p = polyfit(x,sh,1); % 然后对这个中间量sh进行线性拟合
- % B = p(1)
- % lnA = p(2)
-
- % -----------------方法一:可以求出指数拟合的解析式------------------------
- B = p(1);
- A = exp(p(2));
-
- y1 = A*exp(B*x);
-
- % -----------------方法二:这种方法绕过求解解析式,直接得到拟合曲线---------
- sh2 = polyval(p,x);
- y2 = exp(sh2);
-
-
- % 可见,两种方式求解得到的结果相同
- subplot(1,2,1)
- plot(x,a,'o',x,y1,'-')
- subplot(1,2,2)
- plot(x,a,'o',x,y2,'-')
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