确定使用smoothing spline作为拟合方法。MATLAB中的fit函数配合'smoothingspline'选项可以用来进行smoothing spline拟合。 3. 调用MATLAB拟合函数 使用fit函数进行smoothing spline拟合,并指定平滑参数(SmoothingParam)。平滑参数是一个介于0到1之间的值,值越大表示拟合曲线越平滑,但可能与原始数据的吻合程度越低;值越小表示...
1、首先双击打开电脑桌面上matlab软件，点击matlab操作界面上面的新建变量，如下图所示。2、这时候会出现一个表格，此时将你需要处理的数据填在表格，有几个变量就要新建几个表格，本例子用两个变量，分别为X,Y。3、新建的X数据如下图，此时变量默认为unnamed（未命名）。4、接着对所需要的变量进行命名...
在 cftool 中使用 Smoothing spline 的步骤相对简单。首先，用户需要打开 cftool 工具，然后将数据导入工具。接着，在工具的界面中选择 Smoothing spline 作为拟合方法。用户可以通过调整平滑参数来控制拟合曲线的平滑程度。平滑参数越高，拟合曲线越平滑，但可能会导致曲线过于光滑，从而忽略数据的一些重要特征。
方法/步骤 1 双击打开电脑桌面上matlab软件，如下图所示；2 点击matlab操作界面上面的新建变量，如下图所示；3 这时候会出现一个表格，此时将你需要处理的数据填在表格，有几个变量就要新建几个表格，本例子用两个变量，分别为X,Y;4 新建的X数据如下图，此时变量默认为unnamed（未命名）；5 对所需要的变量进行...
后面发现拟合函数中的Smoothing Spline拟合方法能够很随意的就拟合出相关的曲线了,只提供了一个参数用来调节曲线的平滑程度。对于不需要获得曲线的表达式的情况下,这种方法就很完美了,给一个横轴参数然后通过这种拟合方式输出想要的结果就很OK了: 对于这种方式我认为有点类似于simulink中的查表 ...
class Smoothing_spline: def __init__(self,x,y,w,lamda): self.x = np.array(x) #n个点的x值 self.y = np.array(y) #n个点的y值 self.h = self.x[1:] - self.x[:-1] #n-1个值 self.w = w #最优化时候的权重,n维度 self.lamda = lamda #光滑系数,越大代表曲线越光滑 self.di...
Smooth Spline方法在MATLAB中实现步骤如下：首先，通过工具箱界面的"Generate Code"选项生成MATLAB脚本文件。保存此文件至MATLAB工作路径，注意脚本文件是一个函数，直接运行将无法得到结果。此函数输出两个参数，fitresult和gof，其中fitresult最为关键，它以cfit格式存储，类似查表数据。用户可通过fitresult(x...
你是用什么拟合的 要是多项式拟合的就用 p是拟合的结果 f=poly2sym(p)f= 3*x^5+5*x^4+x^2+12 要是用lsqcurvefit 你就在用subs把结果带入函数就好了
可以直接使用smooth函数或者spline函数,前者是光滑数据,后者是使用样条函数光滑数据。 MATLAB中使用cftool中的smooth spline这个模式拟合求出的p这... 这个是非参数拟合,没有具体的式子,但可以得到拟合后曲线上的点坐标 <阿里巴巴>测量仪器大全,千万好物等你来选! 买测量仪器大全去<阿里巴巴>!大牌正品,限时领取购物福利...
只有当非常精确的函数值是已知的,插值作为一种构造样条拟合方法才是有效的。否则,必须使用其他近似方法。在本章,我们将通过任意阶的样条讨论计算层面上的三次样条平滑和最小二乘逼近 The smoothing spline of Schoenberg and Reinsch 假设yi=g(xi)+ϵi,g是一些假定的平滑函数,ϵ是误差yi=g(xi)+ϵi,g是...