このチュートリアルでは、MATLAB の Polyfit() 関数を使用して多項式曲線を近似する方法を学習します。
MATLAB で Polyfit() をコーディングするにはどうすればよいですか?
コーディングするには ポリフィット() MATLAB では、まず以下の構文に従う必要があります。
p = ポリフィット ( x、y、n )
[ p、S 】 = ポリフィット ( x、y、n )
[ プ、ス、ム 】 = ポリフィット ( x、y、n )
上記の構文は次のように記述できます。
- p = ポリフィット(x,y,n) : 最小二乗法で y のデータに最もよく適合する n 次多項式 p(x) の係数を提供します。 p への係数は降べき順に配置され、長さは n+1 になります。
- [p,S] = ポリフィット(x,y,n) : 誤差推定値を取得するために、polyval の入力として使用できる構造体 S を生成します。
- [ p , S , mu ] = ポリフィット ( x , y , n ) : スケーリングとセンタリングの値を持つ 2 要素ベクトルである mu を生成します。 mu(1) は mean(x) ですが、mu(2) は std(x) です。これらの設定を使用すると、 ポリフィット() x を単位標準偏差になるようにスケールし、x の中心をゼロにします。
MATLAB の使用を示すいくつかの例を考えてみましょう。 ポリフィット() 関数。
例1
与えられた例では、まず、区間 (10, 20) 内に等間隔に配置された 10 個の要素を持つベクトル x を生成します。次に、三角関数 cos(x) を使用して、x のすべての値に対応する y の値を見つけます。その後、 ポリフィット() 関数は、データ点に 6 次多項式を当てはめるために使用されます。最後に、多項式評価の結果をより細かいグリッドでプロットします。
x = リンスペース ( 10 、ピ、 二十 ) ;
y = cos ( バツ ) ;
p = ポリフィット ( x、y、 6 ) ;
x_1 = リンスペース ( 10 、パイ ) ;
y_1 = ポリバル ( p,x_1 ) ;
形
プロット ( x、y、 「お」 )
持続する
プロット ( x_1,y_1 )
控える
例 2
この例では、 ポリフィット() 2 次元の離散データ点を持つセットに単純な線形回帰モデルを当てはめる関数。このコードでは、2 から 100 の範囲の x 値を 2 ステップで使用してデータ ポイントのセットが生成されます。対応する y 値は、x の線形関数からランダム ノイズを減算することによって計算されます。の ポリフィット() 次に、関数を使用して線形多項式をデータに適合させ、係数 p を取得します。近似された多項式は次を使用して評価されます。 ポリバル() そして、を使用して元のデータポイントとともにプロットされます。 プロット（） 関数。
x = 2 : 2 : 100 ;
y = x - 5 * ランドン ( 1 、 50 ) ;
p = ポリフィット ( x、y、 1 ) ;
f = ポリバル ( p,x ) ;
プロット ( x、y、 「お」 、x、f、 「-」 )
伝説 ( 'データ' 、 「リニアフィット」 )
結論
MATLAB ポリフィット() 関数は多項式曲線フィッティングに使用されます。この関数は 2 つのベクトルと多項式の次数を引数として受け取り、得られた結果をプロットします。このチュートリアルでは、コードの作成方法に関する役立つ情報を提供しました。 ポリフィット() MATLAB の関数について説明し、初心者がこの関数の使用法を理解するのに役立ついくつかの役立つ例を示します。