matlab曲线拟合 课件.ppt

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1、曲线拟合工具箱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,而实际去只能通过观测得到一些离散的数据点。针对这些分散的数据点,运用某种你和方法生成一条连续的曲线,这个过程称为曲线拟合。曲线拟合可分为:(1)参数拟合----最小二乘法(2)非参数拟合----插值法一、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,以减少人为误差,提高拟合的精度。数据预处理包括:(1)数据输入与查看(2)数据的预处理传输数据通过数据GUI来实现,查看数据点通过曲线拟合工具的散点图来实现。1.输

2、入和查看数据集(1)打开曲线拟合工具界面通过cftool命令打开曲线拟合工具界面5个命令按钮Data按钮:可输出、查看和平滑数据;Fitting按钮:可拟合数据、比较拟合曲线和数据集;Exclude按钮:可以从拟合曲线中排除特殊的数据点;Ploting按钮:在选定区间后,单击按钮,可以显示拟合曲线和数据集;Analysis按钮:可以做内插法、外推法、微分或积分拟合。(2)输入数据集在输入数据之前,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

3、框中进行设置,可以输入数据。Data对话框包括两个选项卡:DataSets和Smooth.DataSets选项卡:.Importworkspacevectors把向量输入工作区,要注意的是变量必须具有相同的维数,无穷大的值和不定值被忽略。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,与响应数据相联系的向量,如果没选择,默认值为1..Preview对所选向量进行图形化预览.Datasetname设置数据集的名称。工具箱可以随即产生唯一的文件名,但用户可以重命名。.Datasets选项以列表的形式显

4、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;.Rename重命名.Delete删除数据组例:输入数据,采用matlab自带的文件censuscensus有两个变量:cdate和pop。cdate是一个年向量,包括1790-1990年,pop是对应年份的美国人口。>>whos-filecensusNameSizeBytesClassAttributescdate21x1168doublepop21x1168double>>loadcensus>>cf

5、tool(cdate,pop)散点图单击Data按钮在Xdata和Ydata两个下拉式列表框中选择变量名,将在Data对话框中显示散点图的预览效果:当选择Datasets列表框中的数据集时,单击View按钮,打开ViewDataSet对话框工作表方式2.数据的预处理在曲线拟合工具箱中,数据的预处理主要包括平滑法、排除法和区间排除法等。(1)平滑数据打开拟合工具箱,单击Data按钮,打开Data对话框,选择Smooth选项卡Smooth选项卡各选项的功能:.Originaldataset用于挑选需要拟合的数据集;.Smoothedd

6、ataset平滑数据的名称;.Method用于选择平滑数据的方法,每一个相应数据用通过特殊的曲线平滑方法所计算的结果来取代。平滑数据的方法包括:(ⅰ)Movingaverage用移动平均值进行替换;(ⅱ)Lowess局部加权散点图平滑数据,采用线性最小二乘法和一阶多项式拟合得到的数据进行替换;(ⅲ)Loess局部加权散点图平滑数据,采用线性最小二乘法和二阶多项式拟合得到的数据进行交换;(ⅳ)Savitzky-Golay采用未加权的线性最小二乘法过滤数据,利用指定阶数的多项式得到的数据进行替换;(ⅴ)Span用于进行平滑计算的数据点

7、的数目;(ⅵ)Degree用于Savitzky-Golay方法拟合多项式的阶数。.Smootheddatasets对于所有平滑数据集进行列表。可以增加平滑数据集,通过单击Createsmootheddataset按钮,可以创建经过平滑的数据集。.View按钮打开查看数据集的GUI,以散点图方式和工作表方式查看数据,可以选择排除异常值的方法。.Rename用于重命名。.Delete可删去数据组。.Savetoworkspace保存数据集。(2)排除法和区间排除法排除法是对数据中的异常值进行排除。区间排除法是采用一定的区间去排除那些用

8、于系统误差导致偏离正常值的异常值。在曲线拟合工具中单击Exclude按钮,可以打开Exclude对话框Exclusionrulename指定分离规则的名称Existingexclusionrules列表产生的文件名,当你选择一个文件名时,可以进行如

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