线性拟合是最简单的矢量拟合方法之一,它假设数据点之间存在线性关系。在Matlab中,可以使用polyfit函数来进行线性拟合。该函数的基本语法为: p = polyfit(x, y, n) 其中,x和y分别表示数据点的横纵坐标,n表示拟合多项式的阶数。函数的返回值p是一个包含拟合多项式系数的向量。通过polyval函数可以根据拟合多项
矢量拟合在科学研究和工程领域中具有广泛的应用,可以用于数据分析、信号处理、图像处理等方面。 在Matlab中进行矢量拟合主要有两种方法:最小二乘法和多项式拟合。最小二乘法是一种常见的拟合方法,其原理是通过最小化实际数据点与拟合曲线之间的误差来确定最佳曲线。多项式拟合则是通过将数据点拟合到一个多项式函数来...
为此,提出了多种方法,矢量拟合(VF)法和分频拟合(FpF)法常用于电力系统的电磁瞬变(EMT)仿真。主要应用是频率相关传输线建模和频率相关网络建模。本文给出了FpF方法的MATLAB代码。尽管文献中已经完整介绍了FpF方法中使用的算法的数学描述,但说明性代码对于理解其实现的细节仍然有用且必要。经验证,本文所示的代码功能...
matlab在曲线拟合的时候，报错：矢量长度必须相同。分析给出的代码其报错的原因是，t的长度与pop的长度不相等（即：t的个数是211，而pop的个数是22），引起错误的语句是t=0:0.1:21，该t值已替换了t=0:21（t=0:1:21），按下列代码修改，可以正常出图。t=0:21;pop=[3.9,5.3,7.2,9....
最后一个命令语句有误。xxx，polyval(pp，curY)中curY应该为×××。有个问题，好像pp=polyfit(curX,log(curY),1);这句命令，我认为把里面的log去掉比较合理。