使用matlab进行三角函数拟合
2018-02-25 11:26
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近日同学求助帮忙做一下数据的拟合,数据源文件如下:
其中A列是x,B列是y。
首先,画出散点图如下:
从图中可以看出,形状非常类似正弦曲线,于是打算利用正弦曲线拟合。
在这里,我使用了matlab的曲线拟合工具箱curve fit tool (cftool),在matlab命令行中输入cftool就会自动打开该工具箱。
其中a,b, c, d是自定义的参数,你可以随意的删减,但是要保证大于1个参数,否则计算机就没办法迭代了。最后,可以看到拟合度为0.8568,拟合程度不太高。于是,考虑使用傅里叶级数来拟合,最后发现效果挺好,拟合度达到了99%以上。
从上面的例子中可以看到,matlab的曲线拟合工具箱确实挺好用的,相比使用lsqcurvefit函数更直观简洁。
从图3中可以看到,我们可以随意的更改鲁棒性,算法,迭代次数,起始点,以及参数搜索范围。
工具箱支持很多种不同的拟合方法,包括自定义方程,傅里叶拟合,指数,线性,幂函数等等,如图所示
其中A列是x,B列是y。
首先,画出散点图如下:
从图中可以看出,形状非常类似正弦曲线,于是打算利用正弦曲线拟合。
在这里,我使用了matlab的曲线拟合工具箱curve fit tool (cftool),在matlab命令行中输入cftool就会自动打开该工具箱。
其中a,b, c, d是自定义的参数,你可以随意的删减,但是要保证大于1个参数,否则计算机就没办法迭代了。最后,可以看到拟合度为0.8568,拟合程度不太高。于是,考虑使用傅里叶级数来拟合,最后发现效果挺好,拟合度达到了99%以上。
从上面的例子中可以看到,matlab的曲线拟合工具箱确实挺好用的,相比使用lsqcurvefit函数更直观简洁。
从图3中可以看到,我们可以随意的更改鲁棒性,算法,迭代次数,起始点,以及参数搜索范围。
工具箱支持很多种不同的拟合方法,包括自定义方程,傅里叶拟合,指数,线性,幂函数等等,如图所示
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