Matlab曲线拟合工具箱教程:数据预处理和拟合方法
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更新于2024-08-23
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分子分母均为次-曲线拟合工具箱讲义
本讲义主要介绍了Matlab中的曲线拟合工具箱,并对曲线拟合的定义、分类、数据预处理、数据输入和查看、拟合方法等进行了详细的说明。
一、曲线拟合定义
在实际工程应用和科学实践中,经常需要寻求两个(或多个)变量间的关系,而实际上只能通过观测得到一些离散的数据点。针对这些散落的数据点,运用某种方法生成一条连续的曲线,这个过程称为曲线拟合。
二、曲线拟合分类
曲线拟合可以分为两类:参数拟合和非参数拟合。参数拟合使用最小二乘法,而非参数拟合使用插值法。
三、数据预处理
在曲线拟合之前必须对数据进行预处理,去除界外值、不定值和重复值,以减少认为误差,提高拟合的精度。数据预处理包括数据输入与查看和数据的预处理。
四、数据输入与查看
Matlab中的曲线拟合工具箱提供了一个直观的界面,用户可以通过输入和查看数据集,来实现数据的输入和查看。输入数据之前,数据变量必须存在于Matlab的工作区间。可以通过load命令输入变量。单击曲线拟合工具界面中的Data按钮,打开Data对话框,在对话框中进行设置,可以输入数据。
五、数据预处理
数据预处理包括两个选项卡:DataSets和Smooth。DataSets选项卡主要用于输入数据,包括.Import workspace vectors把向量输入工作区、Xdata用于选择观测数据、Ydata用于选择X的响应数据、Weight用于选择权重、Preview对所选向量进行图形化预览、Dataset name设置数据集的名称等。Datasets选项以列表的形式显示所有拟合的数据集,当选择一个数据集时,可以对它做如下操作:View查看数据集,以图标形式和列表形式,可以选择方法排除异常值。
六、拟合方法
Matlab中的曲线拟合工具箱提供了多种拟合方法,包括最小二乘法、插值法等。用户可以根据实际情况选择合适的拟合方法来实现曲线拟合。
本讲义对曲线拟合的定义、分类、数据预处理、数据输入和查看、拟合方法等进行了详细的说明,为用户提供了一个系统的学习指南。
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