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zhotihu木虫 (正式写手)
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[求助]
取消（求助曲线参数拟合）谢谢版主！
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方程形如y=A*ln(1-x1)-B*x1^(2)+C X=x1/(1-x1)*(e^(Bx1)) 其中函数y与大写变量X是实验可得到数据。x1是也是一个变量。要通过上式与拟合曲线，得到参数，A，B， C的值。 提供较可行方法者。给予金币。谢谢 [ Last edited by zhotihu on 2006-10-2 at 00:31 ] |
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2楼2006-09-25 08:01:16
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zhotihu(金币+3):谢谢，
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origin可以，还有mathcad好像也可以。 MATLAB 曲线拟合与插值 在大量的应用领域中，人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。对这个问题有两种方法。在插值法里，数据假定是正确的，要求以某种方法描述数据点之间所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出某条光滑曲线，它最佳地拟合数据，但不必要经过任何数据点。图11.1说明了这两种方法。标有'o'的是数据点；连接数据点的实线描绘了线性内插，虚线是数据的最佳拟合。 曲线拟合涉及回答两个基本问题：最佳拟合意味着什么？应该用什么样的曲线？可用许多不同的方法定义最佳拟合，并存在无穷数目的曲线。所以，从这里开始，我们走向何方？正如它证实的那样，当最佳拟合被解释为在数据点的最小误差平方和，且所用的曲线限定为多项式时，那么曲线拟合是相当简捷的。数学上，称为多项式的最小二乘曲线拟合。如果这种描述使你混淆，再研究图11.1。虚线和标志的数据点之间的垂直距离是在该点的误差。对各数据点距离求平方，并把平方距离全加起来，就是误差平方和。这条虚线是使误差平方和尽可能小的曲线，即是最佳拟合。最小二乘这个术语仅仅是使误差平方和最小的省略说法。 或者找找这篇文献： 基于MATLAB实验数据的几种处理方法 Matlab-based Processing Methods of Experimental Data 关键词：数据处理,MATLAB,曲线拟合 作者：吴晓光,徐精彩,李树刚,李华 概述：本文从MATLAB的工程计算与数据处理能力出发,着重讨论如何运用MATLAB实现实验数据处理的方法,包括数据拟合、数值插值、数值微商和数值积分,并通过实际应用得出MATLAB是具有强大数据计算和分析功能的软件,同时将使用者从繁琐的底层编程中解放出来,大大提高工作效率. 参考文献： [1] 庞博,王振清.MATLAB数据处理与三维模型模拟 [J] .微型计算机,2004,20(1):112-113 [2] 朱美铃,赵淳生.一种万能的数学运算"演算纸"-MATLAB [J] .振动、测试与诊断,1995,(2):12-14 [3] 罗成汉,周小山.曲线拟合的matlab实现 [J] .现代电子技术,2003,(20):16-20 [4] 郝红伟.MATLAB实例教程 [M] .北京:中国电力出版社,2001 [5] Shoichironakamura.科学计算引论 [M] .北京:电子工业出版社,2002 [ Last edited by cad_0 on 2006-9-25 at 10:30 ] |
6楼2006-09-25 10:26:16
zhotihu
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10楼2006-09-26 14:10:05
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