迭代最小二乘法(Gauss-Newton法):该算法是一种基于牛顿迭代法的优化算法,通过不断迭代更新参数,使得拟合函数与实际数据的平方误差和最小。该算法适用于各种非线性拟合问题。 梯度下降法:该算法是一种基于梯度下降的优化算法,通过沿着误差函数的负梯度方向迭代更新参数,使得拟合函数与实际数据的平方误差和最小。该算法...
注:不能为了让R方或者SSE最小而不断选择高次多项式,会造成过拟合 5.自定义方程拟合 拟合方法的选择可以选择自定义方程,此处我需要注意参数的输入形式 这里自变量一定要设置好,此处为t。其他的未知参数如xm与r,matlab会将其识别为代定参数,会根据优化算法寻找最优参数 但有时候,优化算法并不能找到最优参数,这是...
MATLAB | 数据拟合算法 | 添加积分约束的多项式拟合算法 | 附数据和出图代码 | 直接上手 Lwcah 有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~ 1 基本定义 添加积分约束的多项式拟合算法是一种基于多项式拟合的方法,它通过添加积分约束,得到一条更加平滑的拟合曲线,以达到更好的拟合效果。该算法的主要思想是通过在多项...
%%%4.MATLAB中拟合工具箱:在命令窗口键入cftool即可启动拟合工具箱
与直线拟合类似,我们也可以在Matlab中使用RANSAC算法进行平面拟合。以下是一个简单的示例代码: ```matlab% 生成随机数据mu = [0 0 0]; % 均值S = [2 0 4; 0 4 0; 4 0 8]; % 协方差data1 = mvnrnd(mu, S, 300); % 产生300个高斯分布数据mu = [2 2 2];S = [8 1 4; 1 8 2; 4 ...
曲线拟合是个很有用的工具。不同于单因素方差分析,只能分析出是否有显著性影响,曲线拟合可以很好的解释变量与变量之间的关系。 具体方法: (1)matlab曲线拟合工具 Curve Fitting工具 优点:简单快捷,拟合曲线多种 缺点:适用于单一曲线拟合,较多曲线的情况下,找到合适曲线,编写循环制图代码,更好。
其他拟合算法的介绍: Custom Equations:用户自定义的函数类型 Polynomial:多项式逼近,其最高次数为9 Smoothing Spline:平滑逼近 Interpolant:插值逼近,有4种类型,nearest neighbor、linear、cubic、shape-perserving(PCHIP) Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w) ...
6 案例二：多项式的拟合1.MATLAB 求解线性超定方程组 Ap= B 的最小二乘解：p= A \B 得到拟合多项式的系数2.MATLAB 自带的多项式拟合函数：p = polyfit(x, y, n)3.MATLAB 自带的多项式求值函数：y = polyval(p, x)7 案例三：血药浓度问题 8 典型函数的线性化处理针对某些形式函数的拟合问题，可以通过...
基于NURBS曲线的数据拟合算法,非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-Splines,简称NURBS)曲线是一种强大的数学工具,广泛应用于计算机图形学、CAD/CAM系统、几何建模和数据拟合等领域。NURBS曲线通过控制顶点和权重,能够精确地表示复杂的曲线和曲面形状,特别适合于对真实世界对象的建模和数据点的光滑拟合。