曲线拟合的最小二乘法实验.doc

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1、Lab04.曲线拟合的最小二乘法实验【实验目的和要求】1.让学生体验曲线拟合的最小二乘法,加深对曲线拟合的最小二乘法的理解;2.掌握函数ployfit和函数lsqcurvefit功能和使用方法,分别用这两个函数进行多项式拟合和非多项式拟合。【实验内容】1.在Matlab命令窗口,用help命令查询函数polyfit和函数lsqcurvefit功能和使用方法。2.用多项式y=x3-6x2+5x-3,产生一组数据(xi,yi)(i=1,2,…,n),再在yi上添加随机干扰(可用rand产生(0,1)均匀分布随机数,或用randn产生N(0,1

2、)均匀分布随机数),然后对xi和添加了随机干扰的yi用Matlab提供的函数ployfit用3次多项式拟合,将结果与原系数比较。再作2或4次多项式拟合,分析所得结果。3.用电压V=10伏的电池给电容器充电,电容器上t时刻的电压为,其中V0是电容器的初始电压,τ是充电常数。对于下面的一组t,v数据,用Matlab提供的函数lsqcurvefit确定V0和τ。t(秒)0.51234579v(伏)6.366.487.268.228.668.999.439.63【实验仪器与软件】1.CPU主频在1GHz以上,内存在128Mb以上的PC;2.Mat

3、lab6.0及以上版本。实验讲评:实验成绩:评阅教师:200年月日问题及算法分析:1、利用help命令,在MATLAB中查找polyfit和lsqcurvefit函数的用法。2、在一组数据(xi,yi)(i=1,2,…,n)上,对yi上添加随机干扰,运用多项式拟合函数,对数据进行拟合(分别用2次,3次,4次拟合),分析拟合的效果。3、根据t和V的关系画散点图,再根据给定的函数运用最小二乘拟合函数,确定其相应参数。第一题:(1)>>helppolyfitPOLYFITFitpolynomialtodata.P=POLYFIT(X,Y,N)f

4、indsthecoefficientsofapolynomialP(X)ofdegreeNthatfitsthedataYbestinaleast-squaressense.PisarowvectoroflengthN+1containingthepolynomialcoefficientsindescendingpowers,P(1)*X^N+P(2)*X^(N-1)+...+P(N)*X+P(N+1).[P,S]=POLYFIT(X,Y,N)returnsthepolynomialcoefficientsPandastructureS

5、forusewithPOLYVALtoobtainerrorestimatesforpredictions.Scontainsfieldsforthetriangularfactor(R)fromaQRdecompositionoftheVandermondematrixofX,thedegreesoffreedom(df),andthenormoftheresiduals(normr).IfthedataYarerandom,anestimateofthecovariancematrixofPis(Rinv*Rinv')*normr^2

6、/df,whereRinvistheinverseofR.[P,S,MU]=POLYFIT(X,Y,N)findsthecoefficientsofapolynomialinXHAT=(X-MU(1))/MU(2)whereMU(1)=MEAN(X)andMU(2)=STD(X).Thiscenteringandscalingtransformationimprovesthenumericalpropertiesofboththepolynomialandthefittingalgorithm.Warningmessagesresulti

7、fNis>=length(X),ifXhasrepeated,ornearlyrepeated,points,orifXmightneedcenteringandscaling.ClasssupportforinputsX,Y:float:double,singleSeealsopoly,polyval,roots.ReferencepageinHelpbrowserdocpolyfit>>(2)>>helplsqcurvefitLSQCURVEFITsolvesnon-linearleastsquaresproblems.LSQCURV

8、EFITattemptstosolveproblemsoftheform:minsum{(FUN(X,XDATA)-YDATA).^2}whereX,XDATA,YDATAandthevalu

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