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mAtlAB polyFit

polyfit用于多项式曲线拟合 p=polyfit(x,y,m) 其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中. y0=polyval(p,x0) 可求得多项式在x0处的值y0

a=polyfit(x,y,1); z=polyval(a,x); R=corrcoef(x,y); 所示为线性拟合 这样得到的R即为相关系数矩阵,其中 R(1,2)=R(2,1)为相关系数,其值在[-1,1]之间,1表示最大的正相关,-1表示绝对值最大的负相关。 最近开始看这方面的,希望能帮到你。

polyfit用于多项式曲线拟合 p=polyfit(x,y,m) 其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中. y0=polyval(p,x0) 可求得多项式在x0处的值y0

polyfit根据数据拟合多项式曲线。如果最高阶系数为零,说明在当初设定参数时,对数据的阶数估计过高,而实际的拟合曲线阶数并未达到预测 例如 p=polyfit(x,y,2) % p(1)x²+p(2)x+p(3) 如果p(1) = 0,表示多项式用一次项拟合就足够。 正负0不...

k=polyfit(x,y,1); k为返回的多项式向量,因为你这里是作最高次1次的拟合,所以返回的是一个长度为2的数组,分别为一次项和常数项的系数 k(1),k(2)就表示k这个数组的第一个、第二个元素 所以综上所述,k(1)是指拟合得到的多项式的一次项系数,k(2...

Year=[1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999]; Population=[5 10 20 30 40 50 60]; Year1=1625:2020; Year2=2000:2020; [P2 S2]=polyfit(Year,Population,3); Population1=polyval(P2,Year1); Population2=polyval(P2,Year2); plot(Year,Populati...

用polyfit(X,Y,1)得到的拟合函数只能得到a,b,但不能得到线性相关系数R^2。如想要得到其线性相关系数,可以用regress(y,X),其使用格式 [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X); b——拟合系数 bint——b的置信区间 r——残差值 rint——r的置信区间 stat...

这是个求多项式的函数 p = polyfit(x,y,n) 有一组y,和一组x,拟合成一个一元N次多项式 满足 y=P_1*x^n+P_2*x^(n-1)+...+P_n* x+(P_(n+1)) 式a) 比如 n = 2;x = [1:10];y = [2:2:18];p = polyfit(x,y,n);% 求这个一元二次多项式p里包含的结果就...

clc clear x=[0 1 2 3 4 5 6]; y=[2 3 3.5 6 5.4 5.6 9.8]; p=polyfit(x,y,4) x1=0:0.02:6; y1=polyval(p,x1); plot(x,y,'*',x1,y1,'k')

poly2sym(p)

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