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《MATLAB数据拟合实例(给出两组数据拟合y=ax±b).doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、__________________________________________________转-MATLAB插值与拟合（1）2010-03-2919:45§1曲线拟合实例：温度曲线问题气象部门观测到一天某些时刻的温度变化数据为：t012345678910T1315171416192624262729试描绘出温度变化曲线。曲线拟合就是计算出两组数据之间的一种函数关系，由此可描绘其变化曲线及估计非采集数据对应的变量信息。曲线拟合有多种方式，下面是一元函数采用最小二乘法对给定数据进行多项式曲线拟合，最后给出拟合的多项式系数。1.线性拟合函数：regress()调用格式： b
2、=regress(y,X) [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X) [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)说明：b=regress(y,X)返回X与y的最小二乘拟合值，及线性模型的参数值β、ε。该函数求解线性模型：y=Xβ+εβ是p´1的参数向量；ε是服从标准正态分布的随机干扰的n´1的向量；y为n´1的向量；X为n´p矩阵。bint返回β的95%的置信区间。r中为形状残差，rint中返回每一个残差的95%置信区间。Stats向量包含R2统计量、回归的F值和p值。例1：设y的值为给定的x的线性函数加服从标
3、准正态分布的随机干扰值得到。即y=10+x+ε；求线性拟合方程系数。程序：x=[ones(10,1)(1:10)']; y=x*[10;1]+normrnd(0,0.1,10,1); [b,bint]=regress(y,x,0.05)结果： x=收集于网络，如有侵权请联系管理员删除__________________________________________________ 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 1 10y= 10.9567 11.8334 13.0125 14.0288 14.8854 16.1191 17.1189
4、 17.9962 19.0327 20.0175b= 9.9213收集于网络，如有侵权请联系管理员删除__________________________________________________ 1.0143bint= 9.7889 10.0537 0.9930 1.0357即回归方程为：y=9.9213+1.0143x2.多项式曲线拟合函数：polyfit()调用格式： p=polyfit(x,y,n) [p,s]=polyfit(x,y,n)说明：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。矩阵s用于生成预测值的误差估计。(见下一函数p
5、olyval)例2：由离散数据x0.1.2.3.4.5.6.7.8.91y.3.511.41.61.9.6.4.81.52拟合出多项式。程序： x=0:.1:1; y=[.3.511.41.61.9.6.4.81.52]; n=3; p=polyfit(x,y,n) xi=linspace(0,1,100); z=polyval(p,xi); %多项式求值 plot(x,y,'o',xi,z,'k:',x,y,'b') legend('原始数据','3阶曲线')结果：收集于网络，如有侵权请联系管理员删除_____________________________________
6、_____________p= 16.7832 -25.7459 10.9802 -0.0035多项式为：16.7832x3-25.7459x2+10.9802x-0.0035曲线拟合图形：如果是n=6，则如下图：收集于网络，如有侵权请联系管理员删除__________________________________________________也可由函数给出数据。例3：x=1:20,y=x+3*sin(x)程序： x=1:20; y=x+3*sin(x); p=polyfit(x,y,6) xi=linspace(1,20,100); z=polyval(p,xi); %
7、多项式求值函数 plot(x,y,'o',xi,z,'k:',x,y,'b') legend('原始数据','6阶曲线')结果：p=0.0000 -0.0021 0.0505 -0.5971 3.6472 -9.7295 11.3304再用10阶多项式拟合 程序：x=1:20;收集于网络，如有侵权请联系管理员删除__________________________________________________y=x+3*sin(x);p=polyfit(x,y,10)xi=linspace(1,20,
