ceil（）：向上取整

cell：單元數組? ? 與普通數組不一樣的是單元數組放在{? }里

擬合是為了更好的展示數據所要表示的趨勢，盡可能與實際樣本數據相符合

常見的擬合有fit（）函數? nlinfit（）函數? ?lsqnonlin（）函數 lsqcurvefit（）

1.多項式擬合

polyfit（x，y，n）? x，y均為向量? ?（xi，yi）為所要表示的數據? ?n為多項式的最高次冪，n過大可能導致過擬合，過小可能導致欠擬合

loss=（y1-f（x1））^2+(y2-f(x2))^2....? 得到的表達式要滿足所有可能表達式中的loss最小

[p,e]=polyfit(x,y,n)? 返回多項式向量p和矩陣e用在polyval中計算誤差

多項式的階數不超過length（x）-1

2.加權最小方差擬合WLS

?

比上面的那個擬合更加精確? ? 不過需要提前設函數

3.非線性擬合

最前面說的那些函數都可以進行非線性擬合

在不清楚系數向量時可以通過這來求得

x=lsqcurvefit（fun，x0,xdata,ydata）

x=lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub)

x=lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options)

x0初始解向量? ?xdata，ydata為滿足式子的數據

lb，ub為解向量的下界和上界

options為優化參數

[x,resnorm]=...在x處殘差的平方和

[x,resnorm,residual]=? x處的殘差

[x,resnorm,residual,exitflag]=? 終止矢代的條件

[..........output]? ?輸出的優化信息

總結

以上是生活随笔為你收集整理的曲线拟合函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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