实验十三 实验数据的拟合.ppt

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1、实验十三实验数据的拟合一、实验目的学会MATLAB软件中利用给定数据进行拟合运算的方法。二、相关知识在上一个实验中,我们已经讨论了在生产和科学实验中,需要利用插值和拟合的场合,本实验讨论拟合。在MATLAB中,拟合也有相应的函数来完成。我们首先来讨论拟合的数学定义。已知离散点上的数据集,即已知在点集上的函数值,构造一个解析函数(其图形为一曲线),使在原离散点上的值尽可能接近给定的值,这一构造函数的过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法,该方法是寻找函数使得最小。二、相关知识在MATLAB中,有下面几个命令与拟合相关,它们的含义和调用方法

2、如下:p=polyfit(x,y,n)c=lsqcurvefit(fun,c0,x,y)说明:polyfit求出已知数据x,y的n阶拟合多项式构造一个解析函数(其图形为一曲线),使在原离散点上的值尽可能接近给定的值,这一构造函数的过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法,该方法是寻找函数使得最小。在MATLAB中,有下面几个命令与拟合相关,它们的含义和调用方法如下:p=polyfit(x,y,n)c=lsqcurvefit(fun,c0,x,y)说明:polyfit求出已知数据x,y的n阶拟合多项式的系数p,x,y都是向量,x的分量必须单

3、调。lsqcurvefit用作各种类型曲线的拟合,用最小二乘法寻找符合经验公式的最优曲线。可用非线性函数的数据拟合。例1:求如下给定数据的拟合曲线,x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0],y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]。解:MATLAB程序如下:x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0];y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60];p=polyfit(x,y,2)x1=0.5:0.05:3.0;的系数p,x,y都是向量,x的分量必须单调。lsqcurvefit用

4、作各种类型曲线的拟合,用最小二乘法寻找符合经验公式的最优曲线。可用非线性函数的数据拟合。例1:求如下给定数据的拟合曲线,x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0],y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]。解:MATLAB程序如下:x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0];y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60];p=polyfit(x,y,2)x1=0.5:0.05:3.0;y1=polyval(p,x1);plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b')计算结果为:

5、p=0.56140.82871.1560此结果表示拟合函数为:用此函数拟合数据的效果如图所示。例2:给定下列数据:考虑这些数据的非线性拟合,用函数,先将参数,合写为,编写如下程序:fun=inline('c(1)*exp(c(2)*x)','c','x');x=[0.1,0.2,0.15,0,-0.2,0.3];y=[0.95,0.84,0.86,1.06,1.50,0.72];c=lsqcurvefit(fun,[0,0],x,y)norm(feval(fun,c,x)-y)^2x0.10.20.150-0.20.3y0.950.840.861.

6、061.500.72其中[0,0]是初始值,最后一句是计算残差的平方和,也就是拟合函数在给定点的值和原始数据的差的平方和,运行结果为:Optimizationterminated:relativefunctionvaluechangingbylessthanOPTIONS.TolFun.fun=inline('c(1)*exp(c(2)*x)','c','x');x=[0.1,0.2,0.15,0,-0.2,0.3];y=[0.95,0.84,0.86,1.06,1.50,0.72];c=lsqcurvefit(fun,[0,0],x,y)norm

7、(feval(fun,c,x)-y)^2其中[0,0]是初始值,最后一句是计算残差的平方和,也就是拟合函数在给定点的值和原始数据的差的平方和,运行结果为:Optimizationterminated:relativefunctionvaluechangingbylessthanOPTIONS.TolFun.c=1.0997-1.4923ans=0.0031说明残差很小。关于norm,其定义是:,三、实验内容1.已知x=[1.2,1.8,2.1,2.4,2.6,3.0,3.3],y=[4.85,5.2,5.6,6.2,6.5,7.0,7.5],求对x

8、,y分别进行4,5,6阶多项式拟合的系数,并画出相应的图形。2.假定某天的气温变化记录如下表,试用最小二乘法找出这一天的气

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