See ajaveeb selgitab, kuidas joonistada MATLABis kõige sobivam rida, kasutades polüfit() funktsiooni.
Kuidas joonistada MATLABis parim sobivusjoon?
Kõige sobivama joone joonistamine MATLABis on hõlpsasti teostatav sisseehitatud seadme abil polüfit() funktsiooni. Seda funktsiooni kasutatakse andmete lähendamiseks, sobitades kõvera antud andmepunktidesse. Funktsioon võtab mitu argumenti, sealhulgas andmepunktid ja polünoomi aste. The polüfit() funktsioon genereerib koefitsientide vektori, mida kasutatakse polünoomi hindamiseks mis tahes punktis.
Kui meil on n andmepunkti, on võimalik kirjutada polünoomi astmega alla n-1, mis võib, kuid ei pruugi läbida kõiki andmepunkte, kasutades polüfit() funktsiooni.
Süntaks
The polüfit() funktsioonil on mitu süntaksit, mida saab MATLABis kasutada kõvera sobitamise ülesannete täitmiseks:
p = polüfit ( x,y,n )
[ p,S ] = polüfit ( x,y,n )
[ p,S,mu ] = polüfit ( x,y,n )
Siin:
Funktsioon p = polüfit(x,y,n) annab koefitsiendid polünoom p(x) mille aste n, mis annab y andmete jaoks kõige sobivama joone, kasutades vähimruutude meetodit. P pikkus on n+1 ja p koefitsientide astmed on kahanevas järjekorras.
Funktsioon [p,S] = polüfit(x,y,n) annab struktuuri S, mida saab kasutada polüval() toimida veahinnangute hankimise argumendina.
Funktsioon [ p , S , in ] = polüfit ( x , y , n ) tagastab mu vektorina, millel on kaks väärtust tsentreerimiseks ja skaleerimiseks. The aastal (1) on samaväärne keskmine (x) , kusjuures (2) on võrdne std(x) . Nende valikute abil polüfit() reguleerib x-i nii, et selle nullväärtuse väljundil oleks ühiku standardhälve.
Näited
Järgige toodud näiteid, et mõista selle toimimist polüfit() funktsioon MATLABis kõige sobivama joone joonistamiseks.
Näide 1: Kuidas joonistada MATLABis parima sobivuse joon, kasutades funktsiooni polyfit(x, y, n)?
See näide loob esmalt vektori x, millel on 11 võrdsete vahedega elementi, mis sisalduvad intervallis [0, 20]. Seejärel leiab see veafunktsiooni abil y väärtused, mis vastavad kõigile x-idele õu (x) . Pärast seda kasutab ta polüfit() funktsioon 9. astme polünoomi sobitamiseks antud andmepunktidesse. Lõpuks joonistab see polünoomi hindamise tulemused peenema ruudustikuga.
x = [ 0 : 2 : kakskümmend ] ';y = pärilikkus(x);
p = polüfit(x,y,9);
f = polüval(p,x);
plot(x,y,' O ',x,f,' - ')
Näide 2: Kuidas joonistada MATLABis parima sobivuse joon, kasutades funktsiooni [p, S]= polyfit(x, y, n)?
See MATLAB-kood loob kõigepealt vektori x 11 võrdsete vahedega elementidega, mis sisalduvad intervallis [0, 20]. Seejärel leiab see y väärtused, mis vastavad kõigile x-idele, kasutades patt(x) funktsiooni. Pärast seda kasutab ta polüfit() funktsioon 10. astme polünoomi sobitamiseks antud andmepunktidesse. Lõpuks joonistab see polünoomi hindamise tulemused peenema ruudustikuga.
x = [ 0 : 2 : kakskümmend ] ';y = sin(x);
[p,S] = polüfit(x,y,10)
f = polüval(p,x);
plot(x,y,' O ',x,f,' - ')
Järeldus
MATLAB sisaldab sisseehitatud polüfit() funktsioon kõige sobivama joone joonistamiseks. See funktsioon võimaldab meil andmeid ligikaudselt hinnata, sobitades kõvera antud andmepunktidesse. Kui meil on n andmepunkti, võib polünoom, mille aste on väiksem kui n-1, anda antud n andmepunkti jaoks parima lähenduse. See juhend on andnud meile teavet kõvera sobitamise kohta ja aitab meil mõista, kuidas joonistada MATLABis kõige sobivam joon.