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循环神经网络

有关matlab拟合工具箱的使用

發(fā)布時(shí)間:2025/3/20 循环神经网络 51 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 有关matlab拟合工具箱的使用 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

命令行窗口輸入cftool,可以進(jìn)入曲線擬合窗口



如圖輸入 Xdata,Ydata,并選擇函數(shù)擬合的方式,即可完成擬合過(guò)程。

函數(shù)擬合方式有以下幾類:


選擇相應(yīng)的參數(shù)即可擬合。這里選取幾個(gè)較為典型的介紹,

interpolant插值函數(shù),相應(yīng)的參數(shù)選擇有最鄰近插值,線性插值,三次插值,保形三次變換。

linear fitting

可以自定義目標(biāo)函數(shù)。

polynomial為多項(xiàng)式擬合,可以選擇階次。

smoothing spline樣條曲線擬合。


有關(guān)擬合出來(lái)的函數(shù)的代碼實(shí)現(xiàn)。


點(diǎn)擊gengerate code


生成代碼的樣例如下:

function [fitresult, gof] = createFit(T, Y)
%CREATEFIT(T,Y)
% ?Create a fit.
%
% ?Data for 'untitled fit 1' fit:
% ? ? ?X Input : T
% ? ? ?Y Output: Y
% ?Output:
% ? ? ?fitresult : a fit object representing the fit.
% ? ? ?gof : structure with goodness-of fit info.
%
% ?另請(qǐng)參閱 FIT, CFIT, SFIT.


% ?由 MATLAB 于 16-Oct-2016 21:57:51 自動(dòng)生成




%% Fit: 'untitled fit 1'.
[xData, yData] = prepareCurveData( T, Y );%xdata為均勻的分割點(diǎn),ydata為相應(yīng)的函數(shù)值


% Set up fittype and options.
ft = fittype( 'smoothingspline' );%擬合類型選定
opts = fitoptions( 'Method', 'SmoothingSpline' );
opts.SmoothingParam = 0.999999748852351;


% Fit model to data.
[fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft, opts );%gof為相應(yīng)的參數(shù)值,自行理解,fitresult可以認(rèn)為是擬合出的函數(shù),可以調(diào)用。


% Plot fit with data.
figure( 'Name', 'untitled fit 1' );
h = plot( fitresult, xData, yData );
legend( h, 'Y vs. T', 'untitled fit 1', 'Location', 'NorthEast' );
% Label axes
xlabel( 'T' );
ylabel( 'Y' );
grid on

注釋加在代碼中。


三維的暫不書寫了,簡(jiǎn)單的工具使用,只要基本概念扎實(shí)的話,應(yīng)該很容易上手的。

有什么不對(duì)的,歡迎指出。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的有关matlab拟合工具箱的使用的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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