matlab练习程序(最小二乘多项式拟合)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了matlab练习程序(最小二乘多项式拟合)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

最近在分析一些数据,就是数据拟合的一些事情,用到了matlab的polyfit函数,效果不错。

因此想了解一下这个多项式具体是如何拟合出来的,所以就搜了相关资料。

这个文档介绍的还不错,我估计任何一本数值分析教材上讲的都非常清楚。

推导就不再写了,我主要参考下面两页PPT,公式和例子讲的比较清楚。

公式:

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例子:

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matlab代码如下:

clear all;
close all;
clc;

N=10;                %设置拟合阶数
x=1:0.5:10;
y=cos(x);           %生成待拟合点

p=polyfit(x,y,N);   %使用matlab函数拟合数据

xx=min(x):0.01:max(x);
yy=polyval(p,xx);
            
plot(xx,yy);        %画出拟合结果
hold on;
plot(x,y,r.)

%下面是使用公式来做最小二乘多项式拟合
F=zeros(N+1,length(x));
F(1,:)=1;
for i=2:N+1
   for j=1:length(x) 
        F(i,j) = x(j)^(i-1);      
   end
end
F=F*F;

[m ~]=size(F);
Y=zeros(m,1);
Y(1) = sum(y);
for i=2:m
    for j=1:length(y)
        Y(i) = Y(i)+y(j)*x(j)^(i-1);
    end  
end

Re = FY;
Re=Re(end:-1:1);  %数组反序
figure;
plot(x,y,r.)
hold on;
yyy=polyval(Re,xx);
plot(xx,yyy,g)

p
Re

matlab的polyfit函数结果:

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自己的结果:

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在阶数较低的时候两种方法结果基本一致,阶数很高的时候,自己的方法结果就差一些了,matlab原生函数效果还是好一些啊。

以上是关于matlab练习程序(最小二乘多项式拟合)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

MATLAB点云处理(十七):最小二乘多项式曲线拟合

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