15、MATLAB曲线拟合:从基础工具到实际应用

MATLAB曲线拟合:从基础工具到实际应用

1. 基础拟合工具界面介绍

1.1 “Show equation” 框和 “Significant digits” 字段

  • “Show equation” 框:勾选后会在绘图上显示拟合方程。
  • “Significant digits” 字段:允许用户选择绘图中方程内显示的有效数字位数。

1.2 “Plot residuals” 框及相邻字段

  • 勾选 “Plot residuals” 框可绘制残差图。残差 $R_i$ 通过公式 $y_i - y_{fit_i}$ 计算,其中 $y_i$ 是原始值,$y_{fit_i}$ 是计算值。
  • 相邻的第一个字段用于选择残差图的类型,如条形图、散点图或折线图。
  • 相邻的第二个字段用于选择绘制残差的方式,可在单独的图形窗口或数据集和拟合曲线所在的同一窗口中绘制。

1.3 “Show norm of residuals” 框

勾选该框后,会通过残差的范数显示拟合效果。残差范数的计算公式为 $\sqrt{\sum_{i = 1}^{n}R_{i}^{2}}$。

1.4 “Numerical results” 面板项目

  • “Fit” 下拉列表:这是一个下拉菜单,可独立于之前的选择探索多种拟合方式,并查看所选拟合的方程、系数和残差范数。所需数据会显示在 “Coefficients and norm of residuals” 框中。
  • “Coeff
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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