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数据拟合

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发表于 2023-12-31 17:09 |只看该作者 |倒序浏览
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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:/ z9 x  }5 m/ k$ g8 Z  r/ `7 z! l
x = 1:8;' e* h% L4 }) l( _
y = [15.3,20.5,27.4,36.6,49.1,65.6,87.8,117.6];/ ?1 v' @) b, ~
y1 = log(y);
) Q2 F- n" I0 c* V0 C" Jn = 1; % 表示用一次函数拟和
- ]/ d5 }' s2 {3 j9 }" s) lm = length(x);! D2 q" L8 a# i( ]4 R9 b
A = zeros(m, n+1);* P" `7 O/ |; u: a

/ A- G+ m& ?3 v" H% 构建矩阵 A! ?1 o# {: t# V( d9 Z" ~
for i = 1:n+1
: S0 p' o4 j( @8 H3 w, e: Q* K    A(:,i) = x.^(i-1)';
% q& C! {) ]2 e" v3 I/ U* J# W. iend1 ~% A' U" {3 B; O1 S. u

7 z) d$ p' b; }& \% 计算矩阵 B 和向量 C' ]* O0 B" H2 N5 N8 l2 ]2 K
B = A' * A;7 S7 M3 X) H- {! k2 u% Y' m' ~
C = A' * y1';! T  G' W0 T7 T6 z8 c  }8 A/ l

8 C" |( d6 Q: h% 求解参数向量 re) G* E& M5 F7 I6 D  ?
re = B \ C;* l/ s1 ]3 V! T# q; e% d1 t4 \

. F7 [. k* Q+ q3 t4 ^  K% 计算拟和曲线6 Q* C( d% [3 @
a = exp(re(1));( Q* q7 q# w& a, \; c0 z' m, V
b = re(2);, S; l- h2 C' {/ D/ G, E* X; {
Y = a * exp(b * x);
8 I' O- {4 r% x1 _9 o- n! U  r: M1 n% O+ Z" F, Z1 S
% 计算拟合误差& M6 Y6 C# \% o" r* [  o
err = norm(Y - y, 2);
% O' `9 u  t( \- ~. E/ G7 b' ^( D7 F- |, l0 Y$ M0 `: _* `. @
% 绘图
4 |& s. h7 _/ D0 J' oplot(x, y, 'r+', x, Y, 'g');; T6 v7 o( P9 [7 O
xlabel('x');3 q% l& n# |8 P, V, `' Z
ylabel('y');
9 u2 V8 ]' y- Z8 G2 Rlegend('原始数据', '拟和曲线');, H* U2 u% T6 U* O+ j
4 j. d4 {1 ^5 i% r# Y' e7 @; I
% 输出拟合参数和拟合误差0 V4 r$ z! b# Z; j# ]- {$ P
disp('拟合参数:');* j2 a# F+ ~! b6 b! h# \# G
disp(['a = ', num2str(a)]);9 \& h+ u3 z) {8 t
disp(['b = ', num2str(b)]);  T$ {- A# c9 {6 w  X7 `" G
disp(['拟合误差 (L2 范数): ', num2str(err)]);
9 O9 u) n( S9 T/ g8 P0 i
( Y. C. \: Q4 d. G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。
3 _3 m' e9 N! I, @- l0 P% R; r3 ~9 H* q$ h. M  y% d7 m0 _" j
9 R/ q4 u/ t) ^
zan
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