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MATLAB 如何得到smooth splinE拟合后的数组

利用返回的cfit结构,可以计算得到拟合的曲线数据 例如,用cftool工具箱的smooth spline 拟合一组数据 保存的时候得到一个fitmodel1变量,类型为cfit类 使用feval语句,可以计算自变量取值为x时对应的拟合曲线数据y y = feval(fitmodel1,x); 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

在拟合之后,就可对拟合结果进行求导、积分、画图、插值等等处理,但拟合结果不同,各种处理方法也不同,请把你的拟合情况写出来看看。

数据准备: 我们以一组多项式数据为例,进行示例,假如多项式是y=4x^3+3x^2+2产生的数据,x取0到3之间间隔为0.3的数。具体数据如下: 调用工具箱: 关于如何调用工具箱我在其他经验中有详细的介绍,有兴趣的可以查看。 这里我们用命令cftool进行...

spline函数——三次样条函数插值 用法: yi=spline(x,y,xi) 式中,x,y为插值点的向量,xi为所求点的横坐标值,yi为所求点的纵坐标值,使用目的是通过三次样条函数插值求函数值。 实例说明: x=0:16; y=tan(pi*x/20); xi=linspace(0,16) yi=spl...

就是用spline() spline()是根据采集的一些点平滑成一条曲线。 比如: x=[1 2 3 5 8]; y=[3 2 6 4 9]; t=1:5; ts=1:0.01:5; xs=spline(t,x,ts); ys=spline(t,y,ts); plot(xs,ys,x,y,'o') 画出的图就是把(x,y) 这5个点进行光滑连接成曲线

spline函数: 功能 :三次样条数据插值。 格式: (1)yy = spline(x,y,xx) 对于给定的离散的测量数据x,y(称为断点),要寻找一个三项多项式y = p(x) ,以逼近每对数据(x,y)点间的曲线。过两点(xi, yi) 和(xi+1, yi+1) 只能确定一条直线,而通过...

x = -4:4; y = [0 .15 1.12 2.36 2.36 1.46 .49 .06 0]; cs = spline(x,[0 y 0]); xx = linspace(-4,4,101); plot(x,y,'o',xx,ppval(cs,xx),'-');例如上述matlab自带的例子, cs.breaks是各段拟合曲线的段点,如上述代码,结果为[-4 -3 -2 -1 0 ...

你可以把步取去密一点,然后把拟合后的多项式用plot函数画出来不就行了吗?

它是对数据进行光滑处理,主要是针对带有很大噪声的实验测量数据使用。要求数据本身具有光滑性,对于一些本质非线性的数据不能使用。

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