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matlab-曲線擬合工具箱講義-文庫吧

2026-04-09 11:39 本頁面

【正文】的階數。 .Smoothed data sets 對于所有平滑數據集進行列表。可以增加平滑數據集，通過單擊 Create smoothed data set按鈕，可以創建經過平滑的數據集。 .View按鈕打開查看數據集的 GUI，以散點圖方式和工作表方式查看數據，可以選擇排除異常值的方法。 .Rename用于重命名。 .Delete可刪去數據組。 .Save to workspace保存數據集。（ 2）排除法和區間排除法排除法是對數據中的異常值進行排除。區間排除法是采用一定的區間去排除那些用于系統誤差導致偏離正常值的異常值。在曲線擬合工具中單擊 Exclude按鈕，可以打開 Exclude對話框 Exclusion rule name指定分離規則的名稱 Existing exclusion rules列表產生的文件名，當你選擇一個文件名時，可以進行如下操作： Copy 復制分離規則的文件； Rename重命名； delete 刪去一個文件； View以圖形的形式展示分離規則的文件。 Select data set 挑選需要操作的數據集； Exclude graphically允許你以圖形的形式去除異常值，排除個別的點用“ ”標記。 Check to exclude point 挑選個別的點進行排除，可以通過在數據表中打勾來選擇要排除的數據。 Exclude Sections 選定區域排除數據： Exclude X選擇預測數據 X要排除的數據范圍； Exclude Y選擇響應數據 Y要排除的數據范圍。（ 3）其他數據預處理方法其他的預處理方法不便通過曲線擬合工具箱來完成，主要包括兩部分：響應數據的轉換和去除無窮大、缺失值和異常值。響應數據的轉換一般包括對數轉換、指數轉換，用這些轉換可以使非線性的模型線性化，便于曲線擬合。變量的轉換一般在命令行里實現，然后把轉換后的數據輸入曲線擬合工具箱，進行擬合。無窮大、不定值在曲線擬合中可以忽略，如果想把他們從數據集中刪除，可以用 isinf和 isnan置換無窮大值和缺失值。二、曲線擬合 Matlab提供兩種曲線擬合方法：（ 1）以函數的形式，使用命令對數據進行擬合。這種方法比較繁瑣，需要對擬合函數有比較好的了解。（ 2）用圖形窗口進行操作，具有簡便、快速，可操作性強的優點。 (1)Polyfit函數 P=polyfit(x,y,n) 用最小二乘法對數據進行擬合，返回 n次多項式的系數，并用降序排列的向量表示，長度為 n+1. 1121)( ?? ?????nnnn pxpxpxpxp ?[p,s]=polyfit(x,y,n) 返回多項式系數向量 p和矩陣 s。 s與 polyval函數一起用時，可以得到預測值的誤差估計。如數據 y的誤差服從方差為常數的獨立正態分布， polyval函數將生成一個誤差范圍，其中包含至少 50%的預測值 . [p,s,mu]=polyfit(x,y,n) 返回多項式的系數， mu是一個二維向量[u1,u2],u1=mean(x),u2=std(x),對數據進行預處理 x=(xu1)/u2 (2)Polyval函數利用該函數進行多項式曲線擬合評價 y=polyval(p,x) 返回 n階多項式在 x處的值， x可以是一個矩陣或者是一個向量，向量 p是 n+1個以降序排列的多項式的系數。 .y=polyval(p,x,[],mu) 用 x=(xu1)/u2代替 x，其中 mu是一個二維向量 [u1,u2], u1=mean(x),u2=std(x),通過這樣處理數據，使數據合理化。 [y,delta]=polyval(p,x,s) [y,delta]=polyval(p,x,s,mu) 產生置信區間 y177。 delta。如果誤差結果服從標準正態分布，則實測數據落在 y177。 delta區間內的概率至少為 50%。例 x=[0 ]。 y=[ ]。 [p,s,mu]=polyfit(x,y,5) 輸出結果為： p = Columns 1 through 5 Column 6 說明擬合的多項式為： 2 9 6 4 4 0 7 1 1 1 9 2345 ????? xxxxxs = R: [6x6 double] df: 0 normr: mu = 自由度為 0

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