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初级会员
注册日期: 2007-07-15
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对于这个问题,小弟有几个粗浅的见解:
(1) 个数据点离曲线的综合误差尽可能小 可使用一维插值interp1,我选用了三次样条插值spline; (2) 画出拟合曲线图形,标出原始离散数据点 假设曲线是线性二次曲线:f(x)=a1*x^2+a2*x+a3,然后求出A=(a1,a2,a3),使得f(x(i))-y(i)最小(当然非线性也是可以的) (3) 划出误差分布图形,定量分析表述拟合误差 这个还不会,哈哈 下面是程序:x=[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 >> y=[-0.44 1.97 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2]; >> X=0:0.01:1; >> Y=interp1(x,y,X,'spline'); >> A=polyfit(X,Y,2) >> z=polyval(A,X); >> plot(x,y,'k+',X,z,'r') |
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