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这段代码通过一次函数对给定的数据进行拟和,并绘制原始数据与拟和曲线的图像。下面是对代码的解释:( z: m: F6 B; c. y6 Y, W+ k- }
x = 1:8;: v% i4 d% X( O0 o5 t* B4 F
y = [15.3,20.5,27.4,36.6,49.1,65.6,87.8,117.6];
* j+ V L! C/ `( T! o Yy1 = log(y);
2 s/ L& l7 E" m) D- n0 En = 1; % 表示用一次函数拟和5 ^3 s4 L/ F' i: Q4 ^5 h5 f
m = length(x);
" C; K/ k* @. r7 r! l$ u8 J1 KA = zeros(m, n+1);* c! }( d. q8 G; w
8 j/ _0 N" j3 ]" p4 v% 构建矩阵 A
& e! E# Y. J3 \- e$ V8 kfor i = 1:n+1
6 U0 s1 [$ M" Y A(:,i) = x.^(i-1)';+ M1 C, R7 O/ q v& X0 h- f
end9 w3 m' w: n; ^
, h0 j& ~6 V6 O/ O% |8 }; d% 计算矩阵 B 和向量 C! c. x1 E" }9 }. H2 d
B = A' * A;& @! v* d1 f; Z8 ?$ H4 x
C = A' * y1';
5 B3 g, X" e! w, R# x( z
: X$ A8 J* T0 \- T' V& E% 求解参数向量 re
- `& X9 e3 P( x6 h8 |5 [re = B \ C;
9 W2 C+ q0 \8 o& O# n! {
* t. j/ S6 z; ^' o# u% 计算拟和曲线# j+ n( H/ q7 y5 Z- b
a = exp(re(1));3 e) o* f# I/ {6 c2 A9 x
b = re(2);
9 ?+ B* Z& t6 K- R' n! b- R" ZY = a * exp(b * x);
! D, i8 z. ]( A. K# n9 a5 J1 r3 b {! v( H! U6 N
% 计算拟合误差
2 p9 j$ L, J& D) ]3 Ierr = norm(Y - y, 2);
7 i3 q2 y4 I, V( B( \
6 n- g" T* W7 e5 n4 e% 绘图
3 A$ j6 f; i8 t( Gplot(x, y, 'r+', x, Y, 'g');
( R1 ^* ^% X5 |! jxlabel('x'); h, p/ y( ]) ?
ylabel('y');
1 a: g0 B2 F( u# Flegend('原始数据', '拟和曲线');
* _$ ~' @# y4 i6 i2 e4 R; Q4 q+ s+ G$ I/ S1 ~' O+ a5 Y1 ~: R
% 输出拟合参数和拟合误差
; d( v* [" G1 L' f; c6 K0 l+ w( Odisp('拟合参数:');# m. n: f4 q/ a# F3 _" w7 H
disp(['a = ', num2str(a)]);6 E T4 o5 {# ^ ]# D# }
disp(['b = ', num2str(b)]);& z% S% a- N4 l. V P, m/ `/ k# p
disp(['拟合误差 (L2 范数): ', num2str(err)]);+ M+ P; x& A1 M% n$ n
& [& s4 |) }! c* r1 P* o* f
这段代码使用一次函数 (Y = a \cdot e^{b \cdot x}) 对给定数据进行拟和。通过最小二乘法,计算了参数 (a) 和 (b) 的值,然后计算拟和曲线 (Y)。最后,绘制了原始数据和拟和曲线的图像,并输出了拟合参数和拟合误差。
; D, X6 ?4 a% I" B; G9 o3 G
7 j; X5 a2 f& b
% O9 W9 Q3 Y4 ?' g2 S |
zan
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