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标题:
MATLAB曲线拟合
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作者:
uqHZau
时间:
2020-10-10 13:50
标题:
MATLAB曲线拟合
% q0 U5 |/ t3 b
曲线拟合函数
; S+ A3 o2 t" ]$ E
V4 L' r- }7 m
多项式拟合函数：polyfit。该函数的结果将保证在数据点上拟合值与数据值差的平方和最小，即最小二乘曲线拟合。
9 h, [# Y# Q! L( T0 w0 a
调用格式： polyfit(X,Y,n)
& ^, `) u1 t w# e
执行该函数将产生一个n阶多项式P，并且使得P(X)=Y。
/ I2 T7 Z3 x, r# m0 a7 D
8 {3 R; H6 T% W. }* c
例：用5阶多项式对[0,pi/2]上的正弦函数进行最小二乘拟合。
/ V" z% `( D8 o) r! ?1 v
5 p- _1 G: ?! U1 K( z; i0 y3 q" Y
x=0:pi/20:pi/2;
y=sin(x);
a=polyfit(x,y,5); %用5阶多项式拟合
x1=0:pi/30:pi/2;
y1=sin(x1);
y2=a(1)*x1.^5+a(2)*x1.^4+a(3)*x1.^3+a(4)*x1.^2+a(5)*x1+a(6);
plot(x1,y1,'b-',x1,y2,'r*')
legend('原曲线','拟合曲线')
axis([0,2,0,1.5])
+ t+ u: B, T( D6 }" f
' f3 Z( U& W4 p6 P& e- D
3 x7 `( z* ^% n! {
插值函数
; F0 g: T7 B9 i1 o1 I
4 ~3 |7 r& y, B7 k
插值分为一维插值和二维插值。一维插值是在线的方向上对数据点进行插值；二维插值则可以理解为在面的方向上进行插值。
* ~$ t0 {9 P4 C7 F8 C0 {; \
' ? w2 L) ?- z- J4 P g1 ^
一维插值函数是最简单最重要的插值函数，其调用方法：
- W4 U4 | J' ?7 H
0 i G3 `( ?- [+ A0 C5 g) l
Y1=interp(X,Y,X1,’插值方式’)
2 `- w, g% L' N& {7 i' ~
: V+ H* K' Y, Z% t) N
其中，X为节点向量值，Y是对应的节点函数值， X1是插值点。返回的Y1是计算插值点X1的函数值。
# q9 L9 ~2 E7 F0 s" A8 _
: C4 S3 _6 E; Q
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2020-10-10 13:49 上传
" D- _8 s4 M8 b, y" S! c# v
' Z0 e& A) i* H; \- x
插值方式有：
8 w& B7 a% O' x
. x- c7 Q; L5 C4 `, H' k8 Z- o1 r
nearest 线性最近项插值
8 C5 A, c# V/ o5 H7 w
linear 线性插值（默认方法）
% S- v; k5 E7 t9 R7 U0 D3 t
spine 三次样条插值
: J! t' j/ y! t* r
cubic 三次插值
; P* |% v: C# T( G! n, L7 p# x
7 |) V& z1 R) z/ |7 o& E2 g: C
要求：X可以不是等间距的，但必须是单调的。
作者:
NNNei256
时间:
2020-10-10 16:40
MATLAB曲线拟合
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