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这是一个 MATLAB 脚本,用于进行最小二乘法拟合。脚本首先要求用户输入已知点的 x 和 y 坐标,然后输入拟合的多项式次数 n。脚本使用最小二乘法拟合数据,并绘制了原始数据点和拟合曲线的图表。以下是对代码的主要部分的解释:
+ W5 {( e$ |6 j) S. I/ b3 Rfunction fp = fitpt()
5 Q+ [, V0 F) i4 g/ t; |: m % 最小二乘
5 ?, L! g% n& l3 |+ O. W % 基取 {1, x, ...}! r+ T) z! M" ? B/ N( W5 S4 w% s
% fitpt.m) T: Q' O7 G$ f$ ^! ^! c
4 R% O/ T3 @1 ^0 D! x % 默认算例为课本:P65,例3.2" x2 R3 F" j9 |6 P* K( F
% x = [0,1,2,3,4,5,6,7]
1 L1 X6 q& e# C1 {# m2 l" ?: ^ % y = [3.95,6.82,9.78,12.91,15.74,19.26,21.73,24.07]
- z% b! j7 k" I0 s3 p" @ % 结果:P(x) = 4.005 + 2.936x 平方误差=0.6162
, H0 i# }! _' {0 m; S- n+ }* z& s* j6 ~- v$ t, s- |: `
% MatLab函数:polyfit(x, y, n)
7 F6 R* w3 }8 \: I# u6 K
" f5 D# l/ Q( F% ] s = input('<最小二乘>\n输入已知点的x坐标:(回车表示[0,1,2,3,4,5,6,7])\n', 's');
4 P& K; n9 b. M if isempty(s)
! A0 [) {5 d S. o4 h6 F s = '[0,1,2,3,4,5,6,7]';
7 {6 ~( x5 D# w5 v/ l! s else
`1 g: F/ k" Y: C8 @ c% r if (s(1) ~= '[')
- ^, ?( P" ~+ k4 \5 G M s = strcat('[', s);" ^( j( S7 a0 |
s = strcat(s, ']');
* }# I' z( b( P* _( M2 H end/ }8 h( I: A$ F; d2 N( X. V5 E" P% D" }
end; z1 _: W4 I4 F& P, c
x = sym(s);4 l* o/ H; T" ~. Y4 A9 t: B
6 p4 S0 v3 |! w2 d2 m$ \ s = input('输入已知点的y坐标:(回车表示[3.95,6.82,9.78,12.91,15.74,19.26,21.73,24.07])\n', 's');
7 w: u4 Z9 o! ?) _ if isempty(s); Y1 N0 I7 T# l: [' V: X
s = '[3.95,6.82,9.78,12.91,15.74,19.26,21.73,24.07]';+ Y% C/ I- |0 K1 v# x
else% e% ?1 h" o; o* T
if (s(1) ~= '[')
; w4 G6 o# u% m$ i s = strcat('[', s);2 h) M+ |% _0 ~0 b# K! _
s = strcat(s, ']');# g' S/ p8 A% J+ x \: d* Q
end
. {. ] R4 X h; m3 N/ | Z6 c end
7 ]5 S; A4 L' L5 f) q y = sym(s);5 w5 y( |1 i- ~/ m& K5 z( q
sz = size(x);0 ]6 e/ w# D/ T% u
sz = sz(2);* K. W' V; i6 X9 ]% m
n = input('输入多项式次数n:');+ b9 m2 R5 }4 d6 r6 ^
if (n + 1 > sz): R3 V; d0 H0 G! F* E9 f5 B) f( `
n = input('多项式次数需要小于已知点个数,请重新输入n:');
! I6 k* R) B% D: v) L end
+ ?$ @' M5 Q. A" O if (n + 1 > sz)
" p# {5 H$ {& _ error('多项式次数不能小于已知点个数!');/ _( g# Q) e7 H7 p! {
end( C- S; v* X: ^6 ]
fp = s_fitpt_p(x, y, n);
7 J" E$ v7 C: Q2 Y$ }. f6 R" d3 q/ W
& j/ O, Q5 V) q$ n/ S: Y; m8 v/ Q % 绘制原始数据点和拟合曲线: H0 ~4 L. \8 S7 e- q
plot(double(x), double(y), 'r*')
0 H, G ?9 E. t8 U6 a2 h hold on9 i8 J) t8 w+ n% t. @. X6 }
a = double(x(1));
7 N$ b3 _- ?9 C# _ E b = double(x(sz));; S9 w0 T- W" k* v' t3 O8 S
x = a:abs(b - 1)/100:b;& n% v/ B; `# r: p" e0 S" W* |
y = subs(fp, x);
) U" l r8 `4 q- D) c5 P; z plot(x, y)
. }( v( H9 t* F2 |6 r. m2 bend; ~- m' Q6 ]/ z- {( u& v) p' }, l
, ?% m; B/ L3 V2 K9 }%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% |% C7 h: v+ S! k1 M! U
: ?7 m$ u3 L6 Q3 U/ s) Kfunction f = s_fitpt_p(x, y, n)) Z' u8 v+ x3 s, k1 f: C5 b4 Z
% 用 n 次多项式实现的最小二乘法/ A& d; k$ q# |$ p8 }
2 C/ V: P8 U& q7 B sz = size(x);
% r" T& R7 X) _$ T! w9 s: ^- H sz = sz(2);6 J8 C5 g1 E+ |5 v
A = zeros(sz, n + 1);0 M, c5 {4 h( M4 {* B/ M$ b
v = vh(n);
3 G: t) M, u# a4 N for i = 1:sz, p8 M5 j( |; P+ b% N1 G3 e
A(i, = subs(v, double(x(i)));
9 p1 t2 D( d, z5 | end
1 D; i. {" a/ A; P) S% a- v f = linsolve(A' * A, A' * y');7 p0 B7 R/ ^6 ~* m, v
f = vpa(f, 4);
! A* @6 h( j3 S% e L& O( p# l f = v * f;. }8 h2 |3 \1 ~$ \
end7 l8 k4 Z/ {9 `" M- k; r
3 M$ c( A- i& A; V' T%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
9 M0 M3 d% Q4 W
. c' h, t6 ?( P; B5 ]$ a8 D* ffunction v = vh(n)
& b+ N1 G! a& z% E2 o- y. S % Create vector in horizontal style, such as ; E- w8 `: F7 w" U& t
% v = [1, x, x^2, ..., x^n]+ y% L1 n0 m5 [$ U9 I+ [ u
% W/ b% P: L1 c1 ~) e if (n < 0 || n > 9)
4 | X5 P2 O2 E& i8 W4 j error('Make sure ''n'' is in range of [0, 9]')
, U9 v/ ]0 A9 A# d( G end! ?( w) K" |/ v
s = '';: d9 c5 A% q7 O; N+ a* M" |# A
for i = 0:n% L% w4 V5 L+ \% v; e
s = strcat(s, ',x^');. x( D2 C& O6 `, P Q& _$ H; B
s = strcat(s, num2str(i));2 D2 g9 a/ k, C) z0 p
end+ ]# [- E0 v/ ~, ?/ K
s(1) = '[';( ^( |- L) |+ H0 p2 [
sz = size(s);
+ l, I# {' s) N s(sz(2) + 1) = ']';' d$ [5 ?7 O' P: p" Y9 J3 ^
A9 |' ~, b& i9 d
v = simplify(sym(s));
- B/ {$ w* C% Xend0 e& Q2 I& [2 N8 {! y! Y
3 {$ f' P8 j( r& n$ @! t
这个脚本首先获取用户输入的已知点的 x 和 y 坐标,然后使用最小二乘法进行拟合。最后,脚本绘制了原始数据点和拟合曲线的图表。 d2 }" s: z7 }) M: \3 G3 b
- ^1 Q9 _1 P& h3 l( Y h9 X
. U6 ]! k! O& ^ |
zan
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