最小二乘曲线拟合matlab实现

最新推荐文章于 2024-07-24 22:33:54 发布
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#最小二乘 #曲线拟合 #matlab

本文介绍了使用最小二乘法进行曲线拟合的方法，特别是在加性高斯噪声存在的情况下。通过示例展示了如何用1、3、5阶多项式对含有噪声的曲线进行拟合，并指出3阶模型在拟合未知数据时表现最佳，而5阶模型可能存在过拟合问题。

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曲线拟合[1]是一种常用的模型拟合方法，经常用在相机标定或其它传感器标定上。对于加性高斯噪声，最小二乘通常是一种最优的估计方法（PS:当外点存在时，通常可以采用其它robust estimator 或者采用ransac进行拟合）。本文演示最小二乘曲线拟合技术，所有代码可从点击此处下载。




对如下图所示的加噪声曲线，如何进行曲线拟合呢？


我们可以采用ｄ阶多项式去逼近它：



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最小二乘曲线拟合演示(matlab)
09-02
最小二乘曲线拟合演示matlab代码。 可参考我的博客。
最小二乘法曲线拟合以及Matlab实现
10-14
我不想要积分的，可是不得不1分。。。。没办法。 最小二乘法曲线拟合以及Matlab实现 在实际工程中，我们常会遇到这种问题：已知一组点的横纵坐标，需要绘制出一条尽可能逼近这些点的曲线（或直线），以进行进一步进行加工或者分析两个变量之间的相互关系。而获取这个曲线方程的过程就是曲线拟合。
最小二乘法曲线拟合(MATLAB)
08-13
给出了最小二乘法在多元正交基函数拟合中的计算机实现方法，以常见的二次曲线拟合为例说明了程序编制的要点，在实验的数据处理中具有实用价值。
最小二乘法曲线拟合及其MATLAB代码（使用和不使用曲线拟合工具箱）
Zircon_Xray的博客
07-24 8041
设由实验测得的数据如下，对它们进行最小二乘拟合。 本文基于一道实际的题目，讲解了最小二乘法拟合曲线的原理，包括矛盾方程的解，MATLAB曲线拟合工具箱等内容的讲解。并提供了MATLAB代码。
Matlab最小二乘法曲线拟合(源码+注释+运行截图)
02-26
matlab最小二乘法进行曲线拟合（源码+注释） 特别详细介绍了多项式拟合（代码+运行截图）。
最小二乘曲线拟合及其MATLAB实现.doc
最新发布
07-22
在最小二乘曲线拟合中，首先需要定义一个关于数据的模型函数，该函数描述了变量之间的关系。然后，通过最小化实际数据点与模型函数预测值之间的差异的平方和来估计模型参数，从而得到最佳拟合曲线。此方法的优点在于...
最小二乘曲线拟合及matlab实现-测绘专业论文.doc
05-16
本文将围绕最小二乘曲线拟合的理论基础、实现方法及其在MATLAB环境下的应用进行详细探讨。 首先，本文对曲线拟合的基本理论进行了介绍。曲线拟合的基本原理是将一系列的观测数据点通过数学模型来表示，并找到能够...
最小二乘曲线拟合及matlab实现-测绘专业论文大学论文.doc
07-09
最小二乘曲线拟合及MATLAB实现是测绘专业论文大学论文的主题，该论文主要介绍了曲线拟合的基本理论，详细阐述了最小二乘原理、曲线拟合的基本原理、多项式曲线拟合模型的建立、最小二乘法的理论和实现。论文还介绍了...
最小二乘曲线拟合及其MATLAB实现.docx
11-03
最小二乘曲线拟合是一种数据分析方法，用于确定一组数据点的最佳数学表示，通常是通过找到一条...总的来说，这篇论文不仅提供了理论知识，还包含了实际操作指南，是理解最小二乘曲线拟合及其MATLAB实现的一个全面教程。
基于Matlab实现最小二乘曲线拟合pdf-基于Matlab实现最小二乘曲线拟合.pdf
08-13
本文所阐述的内容主要涉及最小二乘曲线拟合的基本原理和实现过程，以及Matlab在此过程中的应用。以下是根据文章内容所提炼的知识点： 1. 最小二乘法原理：最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和...
最小二乘法拟合曲线matlab实现
02-06
最小二乘法拟合曲线matlab实现 拟合 最小二乘法 matlab 示例
最小二乘法的曲线拟合及matlab程序实现介绍
11-05
对给定数据点{(Xi，Yi)}(i=0,1,…，m)，在取定的函数类Φ 中,求p(x)∈Φ ,使误差的平方和E^2最小，E^2=∑[p(Xi)-Yi]^2。从几何意义上讲，就是寻求与给定点 {(Xi，Yi)}(i=0,1,…,m)的距离平方和为最小的曲线y=p(x)。函数p(x)称为拟合函数或最小二乘解，求拟合函数p(x)的方法称为曲线拟合的最小二乘法。
最小二乘拟合Gauss曲线Matlab
04-27
最小二乘法高斯曲线拟合，基于最小二乘法拟合高斯曲线，(Least squares Gaussian curve fitting )
MATLAB最小二乘法线性拟合
05-16
MATLAB 最小二乘法 线性拟合算法 线性相关系数
最小二乘法曲线拟合matlab代码实例
11-13
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
Matlab曲线拟合 最小二乘法 polyfit
j123kaishichufa的专栏
05-04 8084
曲线拟合 已知离散点上的数据集 ，即已知在点集 上的函数值 ，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点 上尽可能接近给定的 值，这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法，该方法是寻找函数使得 最小。 MATLAB函数：p=polyfit(x,y,n) [p,s]= polyfit(x,y,n) 说明：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系
基于MATLAB的最小二乘法拟合与拟合工具箱使用教程（附完整代码与算法）
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04-28 7万+
一. 最小二乘曲线拟合 给定一组数据满足某一函数模型，其中a为待定系数向量。 那么，最小二乘曲线拟合的目标就是：求出一组待定系数的值，使得以下表达式子最小： 在MATLAB中格式如下： [a,jm]=lsqcurvefit(Fun,a0,x,y) %Fun原型函数的MATLAB表示 %a0为最优化的初值 %x,y为原始输入输出的数据向量 %a为返回的待定系数向量 %jm为此待定系数下的目标函数的值 例题1 由以下MATLAB代码生成一组数据： x=0:.1:10; y=0.12*..
Matlab：使用最小二乘法进行曲线拟合
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一文速学-最小二乘法曲线拟合算法详解+项目代码
master_hunter的博客
07-31 1万+
我们知道一般都是从多个点来画出直线，那么如果点的排列并非能够用一条直线来拟合，但是又需要找到这样一条线来拟合多个坐标轴上面的点，那么一般都是采用曲线进行拟合。但是如何在众多密集且离散的分布点中找到一条曲线来尽可能多的去拟合多个点呢？这就需要我们采取相应的算法或者策略。 我们需要使这条直线到各个数据点之间的误差最小且更可能的逼近，那么宏观来看该算法应该是全局最优算法，所以根据此我们使用最小二乘法来拟合离散的点尽可能使这些数据点均在离此曲线的上方或下方不远处。它既能反映数据的总体分布，又不至于出现局部较大的波
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