! d7 M1 ^! Q9 ~5 `& e8 W) y3 X' h, B% c% h# t! a v0 F7 R
已知有限个数据点,求近似函数,可不过已知数据点,只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小,从而能较好的反应数据的整体变化趋势。$ T. H! [/ H+ _
9 e- U5 S y; p- w
3 Z+ |& D1 K T0 h
# y G, [. M* { 3 m( W1 b# W6 L7 j2、常用方法# [4 P6 m4 G4 X& E( m
4 s: R" ?) n# p4 \5 a7 w4 n+ E# i
; l: c. K' A% z- @$ q% x# d
一般采用最小二乘法。! R9 F) P/ d$ F: E7 z, H
拟合的实现分为 MATLAB 和 excel 实现。MATLAB 的实现就是 polyfit 函数,主要是多项式拟合。 " Z* l8 h+ V4 K0 m' |( e- L, Q" \$ r( k4 Q) a: f, p$ R* H
* n% g' b1 t/ a* w# W$ F3、举例4 T* ^% J. ~9 B
5 m% o# f* V/ K: c. ^3 {$ z6 v- V3 ]5 |# J6 A- R& h1 z
(1) 数据如下:0 t; q6 Z+ W8 m
4 t! P' R0 k/ F x6 T" [
6 W) c9 f6 {- o& p5 n, e. I 序号 x y z4 `( n% X+ j5 W& P V% F
1 426.6279 0.066 2.897867 ; c- I9 W# K8 w 2 465.325 0.123 1.621569: i& E/ |' ^8 h* w2 E# Y
3 504.0792 0.102 2.429227 : }) Y7 ~" |% j; m, Z$ O 4 419.1864 0.057 3.50554 - e. ^7 O3 r/ G. q( n k) B 5 464.2019 0.103 1.153921& a% M. S5 W- L0 V
6 383.0993 0.057 2.297169 8 d2 `: a( }$ X/ L, Q 7 416.3144 0.049 3.058917 8 q* h* j9 S( O, C q5 J8 h 8 464.2762 0.088 1.369858 . u! x3 _' q* y# a, U0 H# ]) ^, n 9 453.0949 0.09 3.028741 9 T0 R& R* d* {2 D$ P9 x5 K7 _ 10 376.9057 0.049 4.047241; ^+ Q1 n) I4 F
11 409.0494 0.045 4.838143 3 L1 \7 b5 N; z l 12 449.4363 0.079 4.120973+ p$ z* J/ ^: C( n
13 372.1432 0.041 3.604795% o, X9 f. X3 A K8 @% g
14 389.0911 0.085 2.0489224 m9 D* Y$ H5 t& }& I
15 446.7059 0.057 3.372603 # _# v3 f! S* W2 f* _( l 16 347.5848 0.03 4.643016 W- g1 d7 }5 c6 ]( o' X
17 379.3764 0.041 4.74171 2 p+ n2 f# d0 q5 ^" ?5 w4 X/ V* S 18 453.6719 0.082 1.841441 4 w h' T8 _4 y+ `7 f1 }; d 19 388.1694 0.051 2.293532; y7 {" F# D, H j8 U
20 444.9446 0.076 3.541803% w5 E I; U0 S2 ^! \
21 437.4085 0.056 3.984765 - f1 t6 v5 l, v4 r- B 22 408.9602 0.078 2.291967 6 d1 C: Y2 ?' A9 m 23 393.7606 0.059 2.910391 # I. q; \4 [' r; H( H7 q% V 24 443.1192 0.063 3.080523 # C* u( ?7 p$ m/ `' ?# n. G 25 514.1963 0.153 1.314749: w+ Y2 _. g& {2 ? Q9 U
26 377.8119 0.041 3.967584% _$ J- m Z; q% O5 s
27 421.5248 0.063 3.005718 ^3 D0 w7 ^4 g
28 421.5248 0.063 3.005718 c1 W& [& F: H7 q 29 421.5248 0.063 3.0057186 y# r4 |9 S& E3 a; R2 V: z
30 421.5248 0.063 3.005718 - C) v! u% M; o 31 421.5248 0.063 3.0057182 J7 E2 }! _6 o6 R
32 421.5248 0.063 3.005718) l9 R3 w1 r5 p% U6 U' ?$ D
33 421.5248 0.063 3.005718 9 S" P- U$ s$ R" P4 l 34 421.5248 0.063 3.005718 ; E9 w6 q3 ^3 R2 ~ 35 421.5248 0.063 3.005718/ q: ]0 ]$ ?% y/ V
36 421.5248 0.063 3.005718 , S* ?" r5 Z4 \: E+ }0 W 37 416.1229 0.111 1.281646 ; t: h4 U1 V, k1 {, u$ m 38 369.019 0.04 2.861201 ) K( X+ v. X# X. V% u7 ~7 Z5 w 39 362.2008 0.036 3.0609951 s( d4 J& t1 d: N8 w# F) Q5 v+ G
40 417.1425 0.038 3.69532 : j4 e; T+ c0 W8 m1 \, g" T1 , C8 _5 B( S0 ?% U2 f# |2 ( l* l1 Y+ Y6 F7 M3+ U- S1 |" B3 A0 I" x
4 3 H% _# B' g, m1 O) N9 w2 W. Y5 * E O9 U8 s4 H63 ?8 Z! c4 s9 c3 N
7 ' e% i6 W0 t! }9 f0 K% A8 M4 ?8( D# }) S) c6 v r+ C" ~7 f
9 8 W9 x* ~# s; O; }- U( u: [10 ) H; G7 c! ^& e( L6 z" y$ W# x/ c11 6 D3 I4 j" |# \ ~' q12, B) U; A9 X+ E) |4 r" Q8 _4 W7 b- c
13 1 t1 M( y# {. P7 Z14" l' B0 a$ r& U9 w& ^. f5 U5 `
15+ [* l# W9 m( i! Z4 |8 _6 e
16 9 c# A% \3 ?0 O( h+ d A17% U; A& V1 e, x( n b" {0 s; |
18 3 a9 ^0 ]0 b5 }0 |( Z+ ^199 n6 G) v* O; Q
20 0 M# r9 j" o/ _; j21 . V9 H1 ^/ p( ?3 G22 2 ~# N% C) M( _23' \! L* W# e+ V+ Q4 g
24 3 Y7 s: L6 F1 w256 u) r6 X- q2 r6 s4 e! h" Y# O
26 ( ~! _: `! R w1 u3 S/ s) a270 t! j/ N/ V3 a4 E9 d: }6 ]
28 9 h1 G6 _+ l8 C, j: `" z4 z29 ) L. f+ e6 Q( k30 . K6 I8 y/ {5 ?2 v" }5 @; C31$ I' V2 r( @ p* B% [ U0 t, i
32 ' A8 v3 d6 A" N+ O! H: K2 w5 h33 $ K/ L+ r8 T7 |8 x34 7 p2 v+ a; c1 J, ]/ L) H5 [: u. b" m35/ r0 ^3 R% n3 W$ _
36$ ^* J- H) U# `: `6 b2 s% x
37 7 _" b) U1 z% z384 x8 Z0 O2 G- |" X* d
39# t" O! N6 ]; o+ g
40 - {3 G% H9 Q' l, w5 l) k4 S2 y418 C+ D$ k3 b2 L" d
D: O @) k9 r4 x% h' j+ e$ R+ n$ J- m3 I# n
(2) 方法一:使用MATLAB编写代码# p9 w+ a" _8 {# K
* L" m+ a+ @3 \7 @! h ( W% p6 o4 v* `2 m! J( u%读取表格 ) ~) H; r) R( G2 [3 m' WA = xlsread('E:\表格\1.xls', 'Sheet1', 'A1:AN2'); 1 \5 Z' k& I: g7 Z3 dB = A;9 ?; Y; E+ z& T7 F
[I, J] = size(B);: ^4 W$ d' l8 S) T4 T& O
) J3 v* n. @, k) W( S* F4 F- j%数据拟合5 G! ?( l+ U* Z3 f
%x为矩阵的第一行,y为矩阵的第二行% `! j2 I) i: |0 Y
x = A(1,;( g% Y& n6 R6 @9 x) `# r
y = A(2,;0 Z% |: ]- V8 C0 p: P
%polyfit为matlab中的拟合函数,第一个参数是数据的横坐标 , Q; Z* V Y- m) p" u4 ?% p% o9 h' x%第二个参数是数据的纵坐标,第三个参数是多项式的最高阶数 ( F( [7 V; e& D, d6 D, b' M%返回值p中包含n+1个多项式系数/ D$ V4 i& h6 E) w2 b% M" n& |3 C
p = polyfit(x, y, 2); ( x- t) M: p; r+ g3 {% @* Odisp(p); & P# e d6 `7 D9 o0 V. X$ i2 R%下面是作图的代码 1 {" `7 _9 s) Y9 I0 Lx1 = 300:10:600; 4 E: A4 ^1 e( \/ F%polyval是matlab中的求值函数,求x1对应的函数值y1 3 B+ e7 ]) Q% b5 L+ A) l zy1 = polyval(p,x1);: E; G0 x2 A/ y2 o0 c0 e( a" \& _$ _' z5 S
plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b'); ) f" u( l: b% V% T. ?" L%plot(x,'DisplayName','x','YDataSource','x');( O* S% ^1 F5 u( m
%figure(gcf); 5 v0 Q/ m3 b) e; h$ j1 2 n9 i4 Z( q3 [9 X3 T2 # f* q' |) X; o+ G3 % ]3 A: a* Q6 d Q" ~* K' l! t4 ( ~; Y! h2 ?: N7 B$ F: [5 ! c5 F* t1 m# s. }6 8 c/ d8 y. K3 ^0 F6 o5 |7 P! w* S4 a+ J& z3 T8% q+ N8 g! D$ a; J
96 o- f8 n" j" y1 o7 ]; R. y1 e& A
10/ R6 V2 l, Y5 [. e) O
11 ; g- r# M: e) s; j12 2 [, o0 w% \2 M2 ]8 c13( T+ E! {# _; e; A
14 / [) u; e: B# N" N+ \6 c1 r' E; o15+ ]) X( C, A3 H" `( R
16 ; f' R0 e, ]# {/ J" F17 : y! t; i4 g. ?% Z( \18 5 y1 H, Q; `/ f- f2 c$ h; Z19 7 {4 x F) A4 Y$ U' z! o20 2 z0 ^& w8 f# h5 Q6 N' T2 ]21 8 X, N& c8 q2 j, G# I 3 M/ j% y, R0 O+ u; ?5 T; x6 k O6 K/ p
(3) 方法三:使用matlab的图形化拟合包(推荐) 2 \9 q8 h$ ~! V& S6 @ n9 T1 r6 J5 J# O+ n: c
# h6 R5 v) a/ a 6 F$ ^. |2 ^ ~ V: v" F! ^ 9 A5 q5 Q/ _9 L, F将数据导入工作区并通过cftool命令打开matlab的图形化拟合包1 P+ l; r6 J0 L( b
! a/ M o5 [5 P6 {& O% E: y \
* G. M; c; N5 X) P4 Y5 j% G4 V7 X9 \+ B0 A$ g! \$ s6 [) ?
5 m; A8 S, I- [" Q选择x、y变量' n6 l: U8 Q0 a$ N3 @6 S) |3 Z1 X- g0 F
1 P! x# Q- \+ d* l/ @- X. h
& M6 @( o) Y7 F+ W9 l9 u# N4 ?# p9 f# \! j
! b; [. t: i3 _* Y; E7 ^; L+ n9 ^6 e选择拟合方式和最高项次数" k. k' ? ?- V7 F6 r3 w. w l
* i, S* m2 T& X2 b' e" i$ V $ x# A1 a6 {+ Q* ?$ G5 m- E: `* S 5 V% s' F# l M! `9 F$ h5 C# T% J* I f/ S% T. n1 O
得到拟合结果 0 |' @( W! c, V3 C6 E: K. q. m 0 }9 F C+ o$ q! r* `9 [+ i 9 _7 L. x% O U3 w. P. [( n * N- A. l4 [- J/ ~6 w7 q" }: i9 T4 W
使用图形化拟合工具不仅简单快捷,还可以使用多种拟合方式,寻找到最好的拟合曲线。# c/ |9 v' n0 k1 j4 U! q
" j: |5 { r1 I+ ?! g + V0 [/ m9 Y" s* t4 s5 [4 ?5 k9 f# q9 I% I5 K" F- V
) ], s2 Q5 f. R9 a2 E/ f- r/ w4 L
9 j1 [" e5 l, g( `4 A2 q. p0 K # z: R* c' T/ I) p7 G三、数据插值 * |* v- F# ~. S1、定义 ! y, ]1 b& M3 l / T( @0 ^6 \6 U; d' |3 w$ v% q8 C0 X/ Q- q
在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过给定的全部离散数据点。即求过已知有限个数据点的近似函数。 7 l: Z- {) W6 K" u % o; C: D- v( n+ j' J0 @" r/ Q; H- G
从定义上看,插值和拟合有一定的相似度,但插值要求近似函数通过给定的所有离散数据,而拟合并不要求这样,只要近似函数能较好的反映数据变化的趋势即可(近似含义不同),当测量值是准确的,没有误差时,一般用插值;当测量值与真实值有误差时,一般用数据拟合。 2 `- f4 j( y* g C8 q ; c8 s% h4 N9 h2 j* I7 \6 L! y: E7 u0 w
/ e' ]9 W$ d& u W. K4 l- X
' u# ~" X5 S, ^. S4 p2、作用3 n' D& n5 }! m# V% `' V$ J, O
, I7 @) s6 l. {; x( l7 m
1 q* B6 R( [6 n
插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值情况,估算出函数在其他点处的近似值。 1 {8 H! h$ m6 ?: Q* v8 C+ S7 o/ ?' p( P1 a" g) T. h2 s
% R+ Y8 O0 n" R0 P; I% \
$ {+ f0 e7 r1 @# ? 8 x, C& w2 w0 i! V2 T3、举例 1 l. H d$ f& v. Z) u% J" W2 D) e. @! W' s: G) _' k
) X& J% _* J( O5 ?, A- ?. G
%years、service和wage是原始数据# D+ T5 U) v/ i" l, F. q
years = 1950:10:1990;' t1 [- T# J# X- X/ S0 J
service = 10:10:30; 1 G8 h: w: Z( R* ~7 g3 ^wage = [ 150.697 199.592 187.625 179.323 195.072; 250.287 203.212 179.092 322.767 226.505;153.706 426.730 249.633 120.281 598.243];# L o" e E# [+ _' |. A
[X, Y] = meshgrid(years, service); ' w* M- b2 H: s( E* x9 J# x4 o" a% % 三维曲线7 J. I; ?6 y% G+ n! b }6 L
% plot3(X, Y, wage)/ h/ ~! ]1 h5 q! a! N( i+ @; l
% 三维曲面7 U3 ^- {+ [- y. L- p; F
figure" |! E) `# A) M" h8 [7 p
surf(X, Y, wage)+ n/ M6 G8 i" M( |
%interp2是matlab中的二维插值函数,前两个参数是已知位置,后两个是未知位置,w是未知位置的插值结果9 n8 H; J4 e n4 Z# E/ N V& c5 b
w = interp2(service,years,wage,15,1975); , M- z' Z: `8 P8 x( `1 / D, K- W! s; w2 # O7 ~+ Q- f) I$ n9 g3 \3 a% r/ K/ ~9 F2 ^& |
4& Q6 W3 z6 e( N9 o) L7 u
5 " [# S; J, O- q61 K, Q8 Z, g8 P! g% ^6 E! F
7 8 [, @" ^: P, L0 j2 v8. U: }8 B' k4 p) d
9- E4 e; K1 j @/ V
10 E' n8 t/ U! ^7 M! Z' ^' }2 _1 g9 O114 p, X! b! }8 ?' Z5 i3 K& K# A
12 / k1 `2 i- n& H# W. X% x: I) X1 Z( E" r3 C9 r2 {* d+ B
& y$ J% B8 l3 e3 O! h' g