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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據的精度,因為擬合需要相關系數,但是4位小數精度顯示的是1.0000 這是我算的數據: 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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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原始數據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通過正則化預測數據(Xdatal)的中心與比例,以有助于預測。 至于數據的擬合精度,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 |

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