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关于matlab中曲线拟合的问题 已有1人参与
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一个是用(p,s,mu)=polyfit(x,y,n)和(p,s)=polyfit(x,y,n)得到的p有很大的差别是什么原因 还有就是用cftool工具进行拟合如何调整数据的精度，因为拟合需要相关系数，但是4位小数精度显示的是1.0000 这是我算的数据： x=[250 310 350 400 460 520 570 620 660 700 750]; y=[0.292 0.784 1.102 1.478 1.893 2.266 2.548 2.804 2.993 3.170 3.375]; [p,s,mu]=polyfit(x,y,2) p = Columns 1 through 2 -1.398000605465912e-01 1.016537059587622e+00 Column 3 2.191181873224175e+00 s = R: [3x3 double] df: 8 normr: 1.482814488132882e-02 mu = 5.081818181818182e+02 1.672613632503443e+02 >> x=[250 310 350 400 460 520 570 620 660 700 750]; y=[0.292 0.784 1.102 1.478 1.893 2.266 2.548 2.804 2.993 3.170 3.375]; [p,s]=polyfit(x,y,2) p = Columns 1 through 2 -4.997077617509908e-06 1.115638459447335e-02 Column 3 -2.187800834333306e+00 s = R: [3x3 double] df: 8 normr: 1.482814488132974e-02 >> |
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不知道你在用cftool的时候有没有注意到上面有个可勾选的框，旁边写着center and scale。当你不勾选此框时，拟合结果与[p,s]=polyfit(x,y,2)结果一样，当你勾选时，拟合结果与[p,s,mu]=polyfit(x,y,2)结果一致。 center and scale功能就是将x data原始数据进行中心化与比例化处理。类似于线性插值技术。matlab在曲线拟合工具箱中加入这个选项是为了当X data与ydata拟合不好时，选择这个选项有利于得到更好的拟合效果。matlab通过正则化预测数据（Xdatal）的中心与比例，以有助于预测。 至于数据的拟合精度，你可以用R2来表示，至于怎么算你查下书就知道了。cftool拟合你这两种结果，发现R2没有太大的差别，我建议还是用[p,s]=polyfit(x,y,2)作为计算结果就可以了 |
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