MATLAB多项式f(x)=a₃x³ +a₂x²+a₁x+a₀,取a₃ =8,a₂=5, a₁=2,a₀ =-1,在[-6,6] 上等步长取 100 个点作为x的观测值,计算对应的函数值作为y的观测值,把得到的观测值记作(xi,yi),i=1,2,-,100 (1) 利用观测值(xi,yi),i=1,2,..,100,拟合多项式 (2) 把每个yi加上白噪声,即加上一个服从标准正态分布的随机数,把得到的数据记作;yi(i=1,2,---,100),利用(xi,yi),i=1,2,--,100,拟合三次多项式。

时间: 2023-09-16 10:11:08 浏览: 48
好的,我了解了你的问题,现在让我来回答。 1. 利用观测值(xi,yi),i=1,2,..,100,拟合多项式。 MATLAB中可以使用polyfit函数来拟合多项式。对于给定的观测值(xi,yi),可以使用如下代码来拟合一个三次多项式: ``` % 定义观测值 x = linspace(-6, 6, 100); y = 8*x.^3 + 5*x.^2 + 2*x - 1; % 拟合三次多项式 p = polyfit(x, y, 3); ``` 其中,linspace函数用于生成在[-6,6]上等步长的100个点,'.'用于对数组进行逐元素操作。这里的polyfit函数返回一个包含拟合多项式的系数的向量。 2. 把每个yi加上白噪声,即加上一个服从标准正态分布的随机数,把得到的数据记作yi(i=1,2,---,100),利用(xi,yi),i=1,2,--,100,拟合三次多项式。 在MATLAB中,可以使用randn函数生成服从标准正态分布的随机数。具体操作如下: ``` % 生成服从标准正态分布的随机数 noise = randn(size(y)); % 加入噪声 y_noisy = y + noise; % 拟合三次多项式 p_noisy = polyfit(x, y_noisy, 3); ``` 其中,randn函数用于生成服从标准正态分布的随机数,size函数用于返回y的大小。y_noisy表示加入噪声后的观测值,p_noisy表示拟合的多项式系数。
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