8 分别点击X data，Ydata，选择X，Y，如下图所示；9 从列表中选择Sum of Sin Functions（正弦曲线逼近），如下图所示，这样Sum of Sin Functions拟合曲线就做好了，是不是很简单，一起动手试一试。
和比值 ,那么多项比例函数的和(sum-of-functions-ratio)问题: 通过二次变换,可以等价地变换为如下形式: 3) 对于最大最小分式(max-min-ratio)问题: 等价于 以上的变换都比较容易理解,具体证明可以仔细阅读文献[2]的相关内容。为解决无线通信中的相关问题,二次变换也可以拓展到向量和复数域。 Concave-Convex分式...
在上面的例子中，选择sum of sin functions中的第一个函数形式，点击Apply按钮，就可以看见拟合得到的正弦曲线。5 5.拟合后的结果信息。在Fitting对话框中的Results文本框中显示有此次拟合的主要统计信息，主要有 General model of sin1(函数形式） Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信区间内的...
两个多项式之比,分子与分母都是多项式; (9)power指数拟合,包括两种形式: y=a*xb y=a*xb+c (10)smoothing spline 平滑样条拟合,默认的平滑参数由拟合的数据集来决定,参数是0产生一个分段的线性多项式拟合,参数是1产生一个分段三次多项式拟合,11)sum of sin functions 正弦函数的和,采用以下8个公式: a1*sin...
Description of Sum Function in Matlab Now let us understand all these functions one by one. 1. S = sum(A) This will return the sum of all the elements of ‘A’ along the dimension of the array which is non-singleton i.e. the size is not equal to 1 (It will consider the first ...
Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 ; Weibull:只有一种, ; 6. 进行曲线拟合 假设我们以 的表达形式进行拟合,则选择”Custom Equation”,在方框中输入相应的函数表达式,拟合过程及结果图像如下图所示: 可以发现,曲线和拟合程度较差。这是因为,对同一问题的拟合情况,每次可能都不一样,这取决...
Sum of SinFunctions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1*sin(b1*x + c1) Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b) 案例: 拟合结果分析: SSE:拟合误差平方和,接近0,表示与数据拟合的好,但是要小心过拟合; R-Square:实测数据与推理数据之间的相关系数平方值,趋近于1较好; ...
Sum of sin functions 正弦函数类 Weibull 威布尔函数 稳健性Robust: off:关闭,即采用传统的最小二乘方法进行拟合 LAR:Least Absolute Residual(最小绝对残差),以残差平方最小为目标进行拟合。 Bisquare:根据距离拟合线的距离加权,有些异常值权重为0,相当于对其进行剔除。
4、lynomial :多形式逼近,有 9 种类型,linear 、quadratic 、cubic 、4-9th degree Power :籍逼近,有 2 种类型,a*xAb 、a*xAb + cRational :有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear、quadratic、cubic、4-5th degree此外,分子还包括 constant 型Smoothing Spline :平滑逼近Sum of Sin Functions:正弦曲线...
严格来说,M档案可再细分为命令集(Scripts)及函数(Functions)。前述的test.m即为命令集,其效用和将命令逐一输入完全一样,因此若在命令集可以直接使用工作空间的变数,而且在命令集中设定的变数,也都在工作空间中看得到。函数则需要用到输入引数(Input arguments)和输出引...