Scoprirai come adattare le curve polinomiali utilizzando la funzione polyfit() di MATLAB in questo tutorial.
Come codificare polyfit () in MATLAB?
Da codificare polyfit() in MATLAB, devi prima seguire la sintassi indicata di seguito:
p = polifit ( x,y,n )
[ p, S ] = polifit ( x,y,n )
[ p,S,mu ] = polifit ( x,y,n )
La sintassi precedente può essere descritta come:
- p = polyfit(x,y,n) : fornisce i coefficienti del polinomio di grado n p(x) che meglio si adatta ai dati in y in termini di minimi quadrati. I coefficienti in p sono disposti in potenze decrescenti e hanno una lunghezza di n+1.
- [p,S] = polyfit(x,y,n) : produce una struttura S che può essere utilizzata come input in polyval per ottenere stime di errore.
- [ p , S , mu ] = polyfit ( x , y , n ) : restituisce mu, un vettore a due elementi con valori per il ridimensionamento e il centraggio. Il mu(1) è mean(x), mentre il mu(2) è std(x). Usando queste impostazioni, polyfit() scala x per avere una deviazione standard unitaria, dove centra x a zero.
Consideriamo alcuni esempi che dimostrano l'utilizzo di MATLAB polyfit() funzione.
Esempio 1
Nell'esempio dato, in primo luogo, generiamo un vettore x con 10 elementi equidistanti che giacciono nell'intervallo (10, 20). Quindi troviamo i valori di y corrispondenti a tutti i valori di x usando la funzione trigonometrica cos(x). Dopodiché, il polyfit() La funzione viene utilizzata per adattare il polinomio di 6° grado nei punti dati. Infine, tracciamo i risultati della valutazione polinomiale con una griglia più fine.
x = spazio lineare ( 10 ,pi, venti ) ;
y = cos ( X ) ;
p = polifit ( x,y, 6 ) ;
x_1 = spazio lineare ( 10 ,pi ) ;
y_1 = polivalente ( p,x_1 ) ;
figura
complotto ( x,y, 'O' )
aspettare
complotto ( x_1,y_1 )
tenere a bada
Esempio 2
Questo esempio usa il polyfit() funzione per adattare un semplice modello di regressione lineare in un insieme con punti dati discreti 2-D. In questo codice, viene generato un insieme di punti dati con valori x compresi tra 2 e 100 con un passo di 2. I valori y corrispondenti vengono calcolati sottraendo un rumore casuale da una funzione lineare di x. IL polyfit() viene quindi utilizzata la funzione per adattare un polinomio lineare ai dati, ottenendo i coefficienti p. Il polinomio adattato viene valutato utilizzando polivalente() e tracciato insieme ai punti dati originali utilizzando il file complotto() funzione.
x = 2 : 2 : 100 ;
y = x - 5 * Rand ( 1 , cinquanta ) ;
p = polifit ( x,y, 1 ) ;
f = polivale ( p,x ) ;
complotto ( x,y, 'O' ,x,f, '-' )
leggenda ( 'dati' , 'adattamento lineare' )
Conclusione
Il MATLAB polyfit() La funzione viene utilizzata per l'adattamento della curva polinomiale. Questa funzione prende come argomenti due vettori e un grado di polinomio e traccia i risultati ottenuti. Questo tutorial ha fornito alcune informazioni utili su come codificare a polyfit() funzione in MATLAB, con alcuni esempi utili che aiutano i principianti a comprendere l'uso di questa funzione.