山西手机版建站系统哪家好,哪个网站做外贸好,企业邮箱china,紫川网站建设对给定的试验数据点(xi,yi)(i1,2,……,n),可以构造m次多项式 数据拟合的最简单的做法就是使误差p(xi)-yi的平方和最小 当前任务就是求一个P(x)使得 从几何意义上讲就是寻求给与定点(xi,yi)距离的平方和最小的曲线yp(x)#xff0c;函数p(x)称为拟合函数或者是最小二乘解#x…对给定的试验数据点(xi,yi)(i1,2,……,n),可以构造m次多项式 数据拟合的最简单的做法就是使误差p(xi)-yi的平方和最小 当前任务就是求一个P(x)使得 从几何意义上讲就是寻求给与定点(xi,yi)距离的平方和最小的曲线yp(x)函数p(x)称为拟合函数或者是最小二乘解求拟合函数p(x)的方法称为曲线拟合的最小二乘法
由极值条件得到 即求得 通过简单运算可以得出系数是下面线性方程组的解。 在matlab中编程实现多项式曲线拟合函数为LeastSquareDetail
功能求已知数据点的多项式曲线拟合插值法多项式
调用格式ALeastSquareDetail(x,y,m,x0)
其中x为已知数据点的x坐标向量 y为已知数据点的y坐标向量 m为拟合多项式的次数 A为拟合多项式的系数向量 多项式曲线拟合的matlab实现 LeastSquareDetailspan stylefont-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);.m/spanpre namecode classplainfunction f LeastSquareDetail(x,f,m,x0)
%x代表输入的x的值
%y代表输入的x对应的y值
%m代表拟合的次数
%x0为待求的点的x坐标format long g
alength(x);
blength(f);
if(a~b)disp(xy的维数不相等);
end%求得矩阵A
Azeros(m1);
for i1:m1for ji:m1if(i1j1)A(i,j)a;elsefor k1:aA(i,j)A(i,j)x(k)^(ij-2);endendA(j,i)A(i,j);end
end%求得等式右边的矩阵
Bzeros(1,m1);
for i1:m1if(i1)for k1:aB(i)B(i)f(k);endelsefor k1:aB(i)B(i)x(k)^(i-1)*f(k);endend
end
BB;
%求解系数
XA\B;%求得到的方程
syms t;
clength(X);
f0;
for i1:cffX(i)*t^(i-1);fcollect(f);fvpa(f,6);
endif nargin4fsubs(f,t,x0);
endLeastSquareDetailspan stylefont-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);Insert.m/span
pre namecode classplain% x[36.9 46.7 63.7 77.8 84.0 87.5];
% y[181 197 235 270 283 292];
% LeastSquareDetail(x,y,1)x0:2*pi;
ysin(x);
xx0:0.1:2*pi;
yyLeastSquareDetail(x,y,3,xx);
plot(x,y,b,xx,yy,r)
