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x
$ S6 s( y8 U3 `- _5 x% N1 u曲线拟合函数
9 ~1 N7 u/ O9 @
) ]+ x) v* a0 x1 m6 ^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。
- m1 o! Q) f( `/ H* K3 [7 w调用格式： polyfit(X,Y,n)" U1 k% i8 |9 @
执行该函数将产生一个n阶多项式P，并且使得P(X)=Y。; b3 ~: s9 X" Z& B
$ k- D, _7 \. ` I% B N9 s
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。 s6 m- F4 H8 \0 I' D: ~( @6 f+ j- o
* U% {$ w- t" X4 o, B- 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])
8 j2 \; v. b8 Z7 L# ]6 \% r! F6 [
. o- I5 E! E+ z: X2 T3 L" b! O7 {$ G1 p, {5 d
插值函数
7 t% [7 Z4 H0 z& _" K' A
& O, b" E; C% v" h- g* l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。! Y, n: {+ ^3 B& c1 q8 f% k# P
. w: ^) w- C3 y& v4 b一维插值函数是最简单最重要的插值函数，其调用方法：/ n* ]( q3 L3 G, I6 u* l2 y
: W7 i0 z7 g2 U$ e) N% K8 [
Y1=interp(X,Y,X1,’插值方式’)
7 I& n( X0 \6 v" c9 X* M2 R4 F
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。; b0 y3 t! V- {: F# P0 S
- \+ S: K0 m% z* Q' N
7 K" X9 t( o8 w
, j V. \9 C4 v( s8 W5 d# w插值方式有：6 |" U- U) o, z2 O
+ D2 W2 Z p* k/ n
nearest 线性最近项插值4 V# |6 r& a& ^/ J: L! ~
linear 线性插值（默认方法）
; ?! w# ~$ ]% L% }spine 三次样条插值) |3 ?( l# w: i0 q9 _
cubic 三次插值7 _+ ^2 l5 J$ R" E: X4 o& N: r
* @+ F7 p0 c- I0 ]
要求：X可以不是等间距的，但必须是单调的。 |
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发表于 2020-10-10 13:50
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