В этом блоге объясняется, как построить наиболее подходящую линию в MATLAB, используя полифит () функция.
Как построить линию наилучшего соответствия в MATLAB?
Построение наиболее подходящей линии в MATLAB можно легко выполнить с помощью встроенного полифит () функция. Эта функция используется для аппроксимации данных путем подбора кривой в заданных точках данных. Функция принимает несколько аргументов, включая точки данных и степень многочлена. полифит () Функция генерирует вектор коэффициентов, который используется для оценки многочлена в любой точке.
Если у нас есть n точек данных, становится возможным написать многочлен степени меньше n-1, который может проходить или не проходить через все точки данных, используя полифит () функция.
Синтаксис
полифит () Функция имеет несколько синтаксисов, которые можно использовать в MATLAB для выполнения задач подбора кривой:
р = полифит ( х, у, н )
[ р, с ] = полифит ( х, у, н )
[ р, с, мю ] = полифит ( х, у, н )
Здесь:
Функция р = полифит (х, у, п) предоставляет коэффициенты для многочлен р(х) имеющую степень n, которая дает наиболее подходящую линию с использованием метода наименьших квадратов для данных в y. Р имеет длину n+1, а коэффициенты р имеют степени в порядке убывания.
Функция [p, S] = полифит (x, y, n) дает структуру S, которую можно использовать в поливал() использовать в качестве аргумента для получения оценок ошибок.
Функция [ p , S , in ] = полифит ( x , y , n ) возвращает mu как вектор с двумя элементами, имеющими значения для центрирования и масштабирования. в 1) эквивалентно среднее (х) , тогда как в (2) равно стандарт (х) . С этими вариантами полифит () корректирует x так, чтобы его выходное нулевое значение имело единичное стандартное отклонение.
Примеры
Следуйте приведенным примерам, чтобы понять работу полифит () функция для построения наиболее подходящей линии в MATLAB.
Пример 1: Как построить линию наилучшего соответствия в MATLAB, используя функцию polyfit(x, y, n)?
В этом примере сначала создается вектор x, содержащий 11 равномерно расположенных элементов, содержащихся в интервале [0, 20]. Затем он находит значения y, соответствующие всем x, используя функцию ошибок двор (х) . После этого используется полифит () функция для подбора полинома 9-й степени в заданных точках данных. Наконец, он отображает результаты полиномиальной оценки с более мелкой сеткой.
х = [ 0 : 2 : двадцать ] ';у = наследование (х);
р = полифит (х, у, 9);
f = многозначный (p, x);
сюжет (х, у, ' О ', х, е,' - ')
Пример 2. Как построить линию наилучшего соответствия в MATLAB с помощью функции [p, S]= polyfit(x, y, n)?
Этот код MATLAB сначала создает вектор x с 11 равномерно расположенными элементами, содержащимися в интервале [0, 20]. Затем он находит значения y, соответствующие всем x, используя грех (х) функция. После этого используется полифит () функция для подбора полинома 10-й степени в заданных точках данных. Наконец, он отображает результаты полиномиальной оценки с более мелкой сеткой.
х = [ 0 : 2 : двадцать ] ';у = грех (х);
[p, S] = полифит (x, y, 10)
f = многозначный (p, x);
сюжет (х, у, ' О ', х, е,' - ')
Заключение
MATLAB включает в себя встроенный полифит () Функция для построения наиболее подходящей линии. Эта функция позволяет нам аппроксимировать данные, подгоняя кривую к заданным точкам данных. Если у нас есть n точек данных, полином, имеющий степень меньше n-1, может дать наилучшее приближение для данных n точек данных. Это руководство предоставило нам информацию о подборе кривой и помогло нам понять, как построить линию наилучшего соответствия в MATLAB.