——转载网络 在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整.几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法 第一步:得到散点数据 根据你的实际问题得到一系列的散点 例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]'; 第二步:

一.多项式拟合 ployfit(x,y,n) :找到次数为 n 的多项式系数,对于数据集合 {(x_i,y_i)},满足差的平方和最小 [P,E] = ployfit(x,y,n) :返回同上的多项式 P 和矩阵 E .多项式系数在向量 p 中,矩阵 E 用在 ployval 函数中来计算误差 某数据的横坐标为 x= [0.2 0.3 0.5 0.6 0.8 0.9 1.2 1.3 1.5 1.8],纵坐标为 y = [1 2 3 5 6 7 6 5 4 1],对该数据进行多项式拟合 代码 cl

原文:Matlab随笔之画图函数总结 MATLAB函数画图 MATLAB不但擅长於矩阵相关的数值运算,也适合用在各种科学目视表示(Scientific visualization).本节将介绍MATLAB基本xy平面及xyz空间的各项绘图命令,包含一维曲线及二维曲面的绘制.列印及存档. 基本XY平面绘图命令 Plot 是绘制一维曲线的基本函数,但在使用此函数之前,我们需先定义曲线上每一点的x及y座标.下例可画出一条正弦曲线: close all; %linspace(5,100,20)和5:5:

来源:https://blog.csdn.net/zhaluo0051/article/details/77949170 :https://blog.csdn.net/g28_gwf/article/details/84450935 Matlab做线性最小二乘拟合 函数命令为:a=polyfit(x,y,m)    % x,y为对应的自变量,m为需要拟合的最高次幂 y=polyval(a,x);      %根据拟合的函数得出x对应的因变量的值 函数表达形式为:f(x)=a1*x^m+...+a

Matlab学习笔记 figure函数 matlab中的 figure 命令,能够创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象.每一个这样的窗口都有一些属性,例如窗口的尺寸.位置,等等.下面一一介绍它们. 一.概述  总的来说,figure 的使用语法包括: figure figure('PropertyName',propertyvalue,...) figure(h) h = figure(...) 第一种用法最简单,它创建一个窗口,其各种属性都是使用默认设置.例如它创建的窗口立即成为当前窗口,并

matlab学习笔记 bsxfun函数 最近总是遇到 bsxfun这个函数,前几次因为无关紧要只是大概看了一下函数体去对比结果,今天再一次遇见了这个函数,想想还是有必要掌握的,遂查了些资料总结如下.   函数bsxfun [功能描述]两个数组间元素逐个计算. [应用场合]当我们想对一个矩阵A的每一列或者每一行与同一个长度相等的向量a进行某些操作(比较大小,乘除等)时,我们只能用循环方法或者利用repmat函数将要操作的向量a复制成和A一样尺寸的矩阵,进而进行操作.从MATLAB R2007a开始

matlab 全部的随机数函数 (一)Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个

线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数(activation function),通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数.比较常用的线性整流函数有斜坡函数,以及带泄露整流函数 (Leaky ReLU),其中  为神经元(Neuron)的输入.线性整流被认为有一定的生物学原理[1],并且由于在实践中通常有着比其他常用激活函数(譬如逻辑函数)更好的效果,而被如今的深度神经网络广泛使用于诸如图像识别等计算机视

MATLAB一元线性回归分析应用举例 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ huigui.m function [b,bint,r,rint,states,sima2,p,y0,zxqj]=huigui(x,y,x0) %x –p元线性模型自变量的n个观测值的n×p矩阵,y -p元线性模型因变量的n个观测值的n×1向量,x0为预测值的横坐标 %b -模型系数β的最小二乘估计值,bint -模型系数β的100(1-alpha)%置信区间,r

参考这篇文章的代码封装了一个类似Matlab中的magic函数,用来生成魔方矩阵. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def magic(n): row,col=0,n//2 magic=[] for i in range(n): magic.append([0]*n) magic[row][col]=1 for i in range(2,n*n+1): r,l=(row-1+n)%n,(col+1)

Matlab调用C语言函数 如果我有一个用C语言写的函数,实现了一个功能,如一个简单的函数:double add(double x, double y) { return x + y ;}现在我想要在Matlab中使用它,比如输入:>> a = add(1.1, 2.2)                                                     3.3000要得出以上的结果,那应该怎样做呢?解决方法之一是要通过使用MEX文件,MEX文件使得调用C函数和调用Matl

matlab中的eval函数使用 在matlab的命令行窗口中输入help eval命令回车就可以看到eval函数的官方解释,大概的意思就是执行matlab中的表达式,计算expression表示的代码.意思是相当于在命令行中输入expression表达式命令的意思. 用法: eval(expression) [output1,-,outputN] = eval(expression) 这里就很奇怪了,为啥不直接在命令行中输入命令而是要多使用一个eval函数来完成这样的事情呢.这个是有原因的,下

一起来学演化计算-matlab@(x)构造匿名函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 https://www.ilovematlab.cn/thread-81614-1-1.html @(x)处理匿名函数 匿名函数为您提供了创建简单函数的快速方法,而无需每次都创建M文件.您可以使用语法 fhandle = @(arglist)body 构造一个匿名函数和该函数的句柄,其中body定义函数的主体,arglist是您可以传递给函数的参数列表. 示例 给定一个例子,有一

奇异值分解的理论参见下面的链接 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52916278 https://blog.csdn.net/billbliss/article/details/78579308 https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 https://bl

前言 因为最近项目上的需要,才发现MATLAB的统计工具箱中的参数估计函数,觉得很简单很好用,现在把所有的参数估计函数整理一下,并在最后面附上调用示例. 参与人员 由于时间关系,这篇随笔是两个人一起整理的,下面是分工列表: 文字整理:鹏老师      博客:https://www.cnblogs.com/PengLaoShi/ 代码整理:CL_Pan_DUT  博客:https://www.cnblogs.com/CL-Pan/ 参数估计函数 参数估计式统计推断问题,即当总体分布的数学形式已知,

matplotlib 绘图之前需要先定义数据范围,python 有一个 sympy 包,类似 matlab 里面的符号函数,可以用来进行二维和三维的图像绘制, from sympy.plotting import plot3d或者plot(二维)from sympy import symbols(用来定义符号变量)from sympy.functions import sin(用来调用已经含有的一些函数名称,比如常见的sin,cos,exp)等 . 还有一个更方便的 mpmath 包,可以结合

% example5_7.m x=-:; y=*x-; randn(); % 设置种子,便于重复执行 y=y+randn(,length(y))*1.5; % 加入噪声的直线 plot(x,y,'o'); P=x;T=y; lr=maxlinlr(P,'bias') % 计算最大学习率 net=linearlayer(,lr); % 用linearlayer创建线性层,输入延迟为0 tic;net=train(net,P,T);toc % 用train函数训练 tic和toc是用来记录matla

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

1.MATLAB给每种对象的每一个属性规定了一个名字,称为属性名,而属性名的取值成为属性值.例如,LineStyle是曲线对象的一个属性名,它的值决定着线型,取值可以是'-' .':'.'-.'.'--'或'none'.2.属性的操作    set函数的调用格式为:    set(句柄,属性名1,属性值1,属性名2,属性值2,…) 例子: clearx=0:0.2:12;y1=bessel(1,x);y2=bessel(2,x);y3=bessel(3,x);h=plot(x,y1,x,y2,x

2.启动曲线拟合工具箱>cftool 3.进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”(1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口:(2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然后点击“Create data set”按钮,退出“Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数据集的曲线图:(3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口:(4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit

在信号处理中常常需要用到曲线拟合,这里介绍一下利用最小二乘拟合一般曲线的方法,并对滤掉信号中白噪声的方法作些介绍. 为了测试拟合算法的好坏,先模拟出一个信号作为检验算法的例子: 用白噪声产生模拟信号: 对于理论信号y=y(x),一般可用rand(size(x))和randn(size(x))生成随即噪声信号,两者的区别在于rand生成的噪声信号都是正值,而randn生成的噪声信号则是正否跳跃分布的,所以randn作为白噪声信号,更符合实际情况: f0=@(c,x)( (x>=0&x<c