通过Matlab实现最小二乘拟合曲线,可以有效地通过给定数据点生成一条最优的拟合曲线。在Matlab中,调用最小二乘法的核心思想是通过最小化误差平方和来找到最合适的函数。具体实现时,可以使用Matlab内置的polyfit
函数,或自定义代码来解线性方程组。使用这些方法,能够让用户深入理解最小二乘法的原理以及如何在Matlab中高效应用该算法。
Matlab实现最小二乘法曲线拟合算法
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最小二乘法曲线拟合实用工具
本工具由 Delphi 和 Access 数据库编写,可对测量数据进行最小二乘法曲线拟合。
该工具提供拟合系数、最小均方根差和拟合曲线。它还可存储拟合数据和系数。
使用本工具,用户可以轻松地拟合曲线并获取相关信息。
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系统辨识用最小二乘的方式做,优势就在于简单直接,适合那种已知输入输出对、想快速搞个线性模型出来的场景。响应也快,代码也不啰嗦。
里面的结构其实不复杂,核心就在几行inv和矩阵乘法,懂点线性代数的你一看就明白。想深挖的,可以结合下SVM 仿真或者非线性最小二乘,配合用效果更好。
哦对了,多项式拟合那篇也不错,风格跟这套代码挺像的,可以顺手参考下。
如果你在搞OFDM、信道估计之类的通信类项目,也能套这套思路,相关的代码资源都整理得挺全的,别错过了。
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多项式阶数可控,手动设置就行,最高几阶都能试。拟合后的曲线数据输出也方便,直接拿来画图、都没问题。对于想在小工具里集成拟合算法的朋友,这份代码就蛮合适。
VB 虽然不时髦了,但有些老系统或内嵌开发还真离不开它。这份代码结构比较清楚,改点参数、接个 UI,几分钟搞定。
如果你是 Matlab 用户,也可以看看Matlab 版本的拟合算法,或者需要更复杂一点的可以参考结合龙贝格算法的实现。
哦对了,别忘了确认输入数据格式,建议是二维数组形式
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