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[求助]
關于matlab中曲線擬合的問題 已有1人參與
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一個是用(p,s,mu)=polyfit(x,y,n)和(p,s)=polyfit(x,y,n)得到的p有很大的差別是什么原因 還有就是用cftool工具進行擬合如何調整數(shù)據(jù)的精度，因為擬合需要相關系數(shù)，但是4位小數(shù)精度顯示的是1.0000 這是我算的數(shù)據(jù)： x=[250 310 350 400 460 520 570 620 660 700 750]; y=[0.292 0.784 1.102 1.478 1.893 2.266 2.548 2.804 2.993 3.170 3.375]; [p,s,mu]=polyfit(x,y,2) p = Columns 1 through 2 -1.398000605465912e-01 1.016537059587622e+00 Column 3 2.191181873224175e+00 s = R: [3x3 double] df: 8 normr: 1.482814488132882e-02 mu = 5.081818181818182e+02 1.672613632503443e+02 >> x=[250 310 350 400 460 520 570 620 660 700 750]; y=[0.292 0.784 1.102 1.478 1.893 2.266 2.548 2.804 2.993 3.170 3.375]; [p,s]=polyfit(x,y,2) p = Columns 1 through 2 -4.997077617509908e-06 1.115638459447335e-02 Column 3 -2.187800834333306e+00 s = R: [3x3 double] df: 8 normr: 1.482814488132974e-02 >> |
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Bcrow: 金幣+5 2015-10-16 09:10:49
Bcrow: 金幣+5 2015-10-16 09:10:49
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不知道你在用cftool的時候有沒有注意到上面有個可勾選的框，旁邊寫著center and scale。當你不勾選此框時，擬合結果與[p,s]=polyfit(x,y,2)結果一樣，當你勾選時，擬合結果與[p,s,mu]=polyfit(x,y,2)結果一致。 center and scale功能就是將x data原始數(shù)據(jù)進行中心化與比例化處理。類似于線性插值技術。matlab在曲線擬合工具箱中加入這個選項是為了當X data與ydata擬合不好時，選擇這個選項有利于得到更好的擬合效果。matlab通過正則化預測數(shù)據(jù)（Xdatal）的中心與比例，以有助于預測。 至于數(shù)據(jù)的擬合精度，你可以用R2來表示，至于怎么算你查下書就知道了。cftool擬合你這兩種結果，發(fā)現(xiàn)R2沒有太大的差別，我建議還是用[p,s]=polyfit(x,y,2)作為計算結果就可以了 |
2樓2015-10-14 16:03:28
3樓2015-10-16 09:10:39
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用[p,s]=polyfit(x,y,2)得到的p才是你要的真正的擬合曲線系數(shù)，用[p,s,mu]=polyfit(x,y,2)得到的結果不是你要的，只是matlab本身覺得開可以對曲線進行優(yōu)化，使得預測趨勢更明顯。后者只是強調一個走勢。后者得到的結果是matlab經(jīng)過變換后的結果。由于你這個數(shù)據(jù)的趨勢比較好，所以你用后者修飾并看不出太明顯的結果。 用polyval(p,x)可以返回你的擬合方程用x所得到的y值，你會發(fā)現(xiàn)第一種p代入所求得結果與你本來y值差不多，而第二種p所得結果差得遠，所以第一種p才是你的擬合系數(shù) |
4樓2015-10-16 09:56:26
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