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5 d5 x. q9 F9 ^7 {- b" ]. I
曲线拟合函数: C: j, r/ D$ P, P6 U; c' C
1 v) Y$ A* b8 A# [* X3 |
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。4 p. X5 p/ G1 Y$ q
调用格式： polyfit(X,Y,n)8 Y. Q( O7 @+ x" {2 U# q
执行该函数将产生一个n阶多项式P，并且使得P(X)=Y。 |# z8 @* f! E4 q/ A4 y
* v9 T% F. t" @
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。+ A* o+ r; }0 A. t0 c
: u3 O* W+ G1 V
- 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])" M w/ x0 F* E: u( ]9 }" J. M+ Q3 ?
7 T+ {3 W R7 L
. V1 G" i* P F3 S* r* P插值函数) G# j& r0 @4 F/ h) ~+ z: [! Q
3 c `7 G- V" v% O
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。9 q n8 C+ x2 {" s. E0 X, G
9 D2 W# J( k7 t3 |1 p
一维插值函数是最简单最重要的插值函数，其调用方法：& {. W' ]" X$ ?/ [: n5 i7 N; l
1 G8 a+ h2 a: I% w3 ^' SY1=interp(X,Y,X1,’插值方式’)
: M7 M* r9 |( `7 D; w; U- z% |( a/ t6 i
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。! o, G! E& j$ x( b, J% k
N2 ?( n, q! D7 }
# R5 {7 a3 z2 V( Y. e6 ]9 I: I& |
c# A5 M+ {4 o+ l/ A) t( X7 G
插值方式有：
; K" }; u! b) ]! |4 M$ ]; M+ N( ]
nearest 线性最近项插值
2 g- a2 H! q/ w: e" t$ Flinear 线性插值（默认方法）
$ K' k* i, ^. n0 k) hspine 三次样条插值# R, ]0 F$ }7 g) w7 I, ] d: ]" i
cubic 三次插值8 K( Q. f3 i# y$ h( p, r6 T. H
) }3 R$ i- F0 k0 v6 r% {+ [$ K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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