首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
社区首页 >问答首页 >在Matlab中可以拟合参数曲线吗?

在Matlab中可以拟合参数曲线吗?
EN

Stack Overflow用户
提问于 2017-01-30 21:22:42
回答 1查看 1.2K关注 0票数 0

我想将n-dimensional向量data给出的数据集(值介于-1和对应的x-值linspace(0,9,n))拟合到

代码语言:javascript
复制
x = cos(t)/sqrt(1-(a/b)^2)
y = b*sin(t)-a

a < b0 < t < pi。这条曲线是一个椭圆的上半部,它在x轴下方降低了a,它在-1和1处与x轴相交。我正在对参数a,b进行拟合。

在表单y(x)上编写这个函数似乎是不可能的(编辑:不是情况,见注释-不过,我仍然想知道以下问题的答案:).Matlab中的拟合可以从参数化的形式进行吗?多么?

谢谢。

EN

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-01-30 22:16:18

您可以用y = f(x)格式编写函数,然后使用fitnlm来估计非线性模型的参数。

代码语言:javascript
复制
fh = @(x,a,b)b*sin(acos(x*sqrt(1 - (a/b)^2))) - a % Define y = f(x)
x = [-1:0.01:1]; % Generate some x values
yval = fh(x,1,2); % Calculate y values for the x 
yval_ = yval + 0.1*rand(1,201); % Add artifical noise

nonLinMdl = fitnlm(x,yval_,@(p,x)fh(x,p(1),p(2)),[1.5, 2.5])

nonLinMdl = 


Nonlinear regression model:
    y ~ y(x,p1,p2)

Estimated Coefficients:
          Estimate       SE       tStat       pValue  
          ________    ________    ______    __________

    p1    0.71909     0.053201    13.516    5.8209e-30
    p2     1.7668     0.055472    31.849    4.6625e-80


Number of observations: 201, Error degrees of freedom: 199
Root Mean Squared Error: 0.032
R-Squared: 0.988,  Adjusted R-Squared 0.988
F-statistic vs. zero model: 6.36e+04, p-value = 5.87e-280

请注意,计算的参数与我们使用的(1,2)不同。这可能与以下事实有关:对于不同的参数集,函数形状是相同的。你也可以尝试不同的起点。

代码语言:javascript
复制
ycalc = fh(x,nonLinMdl.Coefficients.Estimate('p1'),nonLinMdl.Coefficients.Estimate('p2'))
plot(x,yval_,x,ycalc)

我无法上传文件,因为我是在一个受限的环境,但我绘制了两个系列和模型计算值是非常接近输入数据。

票数 2
EN
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/41945630

复制
相关文章

相似问题

领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档