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mAtlAB里·进行模型的参数拟合。

多项式函数拟合:a=polyfit(xdata,ydata,n)其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata为将要拟合的数据,它是用数组的方式输入.输出参数a为拟合多项式 的系数多项式在x处的值y可用下面程序计算.y=polyval(a,x)

fitgmdist函数用于高斯混合模型对数据的拟合的.其使用方法:GMModel=fitgmdist Name是参数名,Value是相应的值.(如'RegularizationValue',0.1,'CovarianceType','

matlab里有个函数叫lsqcurvefit,可以做非线性拟合,给你个例子,照着写就可以了,注意需要给定abc的初值(你要根据实际情况来估计)x=0.019,0.023,0.027y=430,380,

假定待拟合数据向量 (xi, yi), 权重向量 wi, i=1,n. 最简单的方法可以令 yi=wi.*yi; 用 (xi, yi)代入lsqcurvefit进行拟合.不过一般而言lsqcurvefit的效果不咋样.当模型稍微复杂点,它找到的拟合参数仅仅是局部最优的,效果严重依赖参数上下界的选取.可以用全局优化的算法试试.

Subscript indices must either be real positive integers or logicals. 这句话是说下标必须是正整数 或是逻辑的 由此推出你在程序中自己定义的imgfun函数运行的数据出现了错误 你好好检查检查

拟合出的系数是abk吗?x=;%自己写y=;f=@(a,x)a(1)+a(2)*exp(-a(3)*0.0001*x); %拟合形式,数组a即代表[a,b,c]a0=[1,1,1]; % 假设初始值r=lsqcurvefit(f,a0,x,y);%非线性拟合%拟合结果保存在r=[a,b,k]plot(x,y)hold onplot(x,r(1)+r(2)*exp(-r(3)*0.0001*x),'r--')legend('拟合前','拟合后')disp(r)

matlab用fittype中怎么将拟合函数获得的参数值取出来 比如要拟合一组数据(x,y) 知道其对应的函数形式为a*cos(k*t) syms t x=[ 已知数据列向量];y=[ 已知数据列向量]; fittype('a*cos(k*t)','independent','t','coefficients',{'a','k'}); cfun=fit(x,y,f) %显示拟合函数 xi=0:0.1:10;%比如 yi=cfun(xi); plot(x,y,'r*',xi,yi,'b-');

程序错在哪里? 1、明显的错误,是粗心大意,把 lsqcurvefit 的第一字母打成了 I(ai),应该为L 的小写. 2、运行你的程序,还存在隐形的错误,如初值的问题,拟合函数的问题.对于你的问题的处置如下, ①初值c0可以取[0.6948 0.3171 0.

这个用matlab工具箱拟合吧,比较方便cftool用法我空间的文章有点,可以看看就是要知道logistic解的方程,也计算y和x 的函数关系就行了 结果:General model: f(x) = a/(1+b*exp(-c*x))Coefficients (with 95% confidence bounds): a = -138.3 (-143.

那是因为你复制出来的文本错误,修正以下两处: function f=example2_1(c, tdata)f=c(1)* (exp(-c(2)* tdata) -exp(-c(3)* tdata));tdata=[0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16];结果如下

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