Questo blog spiegherà come tracciare la linea di adattamento migliore in MATLAB utilizzando il polyfit() funzione.
Come tracciare la linea Best Fit in MATLAB?
La tracciatura della linea più adatta in MATLAB può essere eseguita facilmente utilizzando il built-in polyfit() funzione. Questa funzione viene utilizzata per l'approssimazione dei dati adattando la curva nei punti dati dati. La funzione accetta più argomenti, inclusi i punti dati e il grado del polinomio. IL polyfit() La funzione genera un vettore di coefficienti che viene utilizzato per valutare un polinomio in qualsiasi punto.
Se abbiamo n punti dati, diventa possibile scrivere il polinomio di grado minore di n-1 che può o non può passare per tutti i punti dati, usando il polyfit() funzione.
Sintassi
IL polyfit() La funzione ha diverse sintassi che possono essere utilizzate in MATLAB per eseguire attività di adattamento della curva:
p = polifit ( x,y,n )
[ p, S ] = polifit ( x,y,n )
[ p,S,mu ] = polifit ( x,y,n )
Qui:
La funzione p = polyfit(x,y,n) fornisce i coefficienti per polinomio p(x) avente grado n che produce la linea più adatta utilizzando il metodo dei minimi quadrati per i dati in y. La p ha lunghezza n+1, e i coefficienti di p hanno potenze in ordine decrescente.
La funzione [p,S] = polyfit(x,y,n) dà la struttura S, che può essere utilizzata nel polivalente() funzione come argomento per ottenere stime di errore.
La funzione [ p , S , in ] = polyfit ( x , y , n ) restituisce mu come vettore con due elementi con valori per il centraggio e il ridimensionamento. IL in 1) è equivalente a media(x) , mentre in 2) è uguale a standard(x) . Con queste opzioni, polyfit() regola x in modo che il suo output di valore zero abbia la deviazione standard dell'unità.
Esempi
Segui gli esempi forniti per comprendere il funzionamento di polyfit() funzione per tracciare la linea più adatta in MATLAB.
Esempio 1: come tracciare la linea di adattamento migliore in MATLAB utilizzando la funzione polyfit (x, y, n)?
Questo esempio crea innanzitutto un vettore x con 11 elementi equidistanti contenuti dall'intervallo [0, 20]. Quindi trova i valori di y corrispondenti a tutte le x utilizzando la funzione di errore cortile(x) . Successivamente, utilizza il file polyfit() funzione per adattare il polinomio di 9° grado nei punti dati dati. Infine, traccia i risultati della valutazione polinomiale con una griglia più fine.
x = [ 0 : 2 : venti ] ';y = eredità(x);
p = polyfit(x,y,9);
f = polivalente(p,x);
grafico(x,y,' O ',x,f,' - ')
Esempio 2: come tracciare la linea Best Fit in MATLAB utilizzando la funzione [p, S]= polyfit(x, y, n)?
Questo codice MATLAB crea innanzitutto un vettore x con 11 elementi equidistanti contenuti dall'intervallo [0, 20]. Quindi trova i valori di y corrispondenti a tutte le x usando the peccato(x) funzione. Successivamente, utilizza il file polyfit() funzione per adattare il polinomio di 10° grado nei punti dati dati. Infine, traccia i risultati della valutazione polinomiale con una griglia più fine.
x = [ 0 : 2 : venti ] ';y = sin(x);
[p,S] = polyfit(x,y,10)
f = polivalente(p,x);
grafico(x,y,' O ',x,f,' - ')
Conclusione
MATLAB include un built-in polyfit() funzione per tracciare la linea di best-fit. Questa funzione ci consente di approssimare i dati adattando la curva nei punti dati dati. Se abbiamo n punti dati, il polinomio con grado inferiore a n-1 può dare la migliore approssimazione per gli n punti dati dati. Questa guida ci ha fornito informazioni sull'adattamento della curva e ci aiuta a capire come tracciare la linea di adattamento migliore in MATLAB.