拟合的应用（matlab）

2021-06-30 19:06:47 阅读：192 来源： 互联网

理解：对于给出的一些点集，拟合出一个函数使得点到函数图象的距离和最小，即拟合的函数最贴近点集代表的函数。
1.线性拟合
曲线拟合问题最常用的解法——线性最小二乘法的基本思想
举出例子：
已知热敏电阻数据：
温度（t）:20.5 32.7 51.0 73.0 95.7
电阻（r）:765 826 873 942 1032
首先，我们可以在matlab中对这些点集作图来找出t与r的线性关系：

%% 通过点集找出线性关系
Date=[20.5  32.7  51.0  73.0   95.7
      765   826   873   942    1032
    ];
t=Date(1,:);t=t(:) %拿出第一行的数据并转置
r=Date(1,:);r=r(:) %拿出第二行的数据并转置 如图

在这里插入图片描述

plot(t,r,'b+'); %作出点集的图

在这里插入图片描述
得到r与t的线性关系;r=at+b 下面进行拟合

%% 拟合
t0=15:0.1:100;
A=[t ones(size(t))]; %此处用的是线性最小二乘法思想
D=(A'*A)^(-1)*A'*r; %此处看不懂的可以先了解线性最小二乘法的基本思想
a=D(1)
b=D(2)
r0=a*t0+b;
plot(t0,r0,'r');

在这里插入图片描述
通过拟合，可以在图象上查看再其它温度时，电阻的近似值。

标签：线性关系,t0,点集,线性,matlab,应用,拟合,Date
来源： https://blog.csdn.net/qq_51223089/article/details/118366851

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9

拟合的应用（matlab）