離散信號如何插值平滑 matlabR2012a中如何進行數據擬合？

matlabR2012a中如何進行數據擬合？方法一、用數據擬合工具箱 Curve Fitting Tool打開CFTOOL工具箱。在matlab的command window中輸入cftool，即可進

matlabR2012a中如何進行數據擬合？

方法一、用數據擬合工具箱 Curve Fitting Tool

打開CFTOOL工具箱。在matlab的command window中輸入cftool，即可進入數據擬合工具箱。

輸入兩組向量x，y。

首先在Matlab的命令行輸入兩個向量，一個向量是你要的x坐標的各個數據，另外一個是你要的y坐標的各個數據。輸入以后假定叫x向量與y向量，可以在workspace里面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數一致，如果不一致的話是不能在工具箱里面進行擬合的。

例如在命令行里輸入下列數據:

x [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]

y [0.012605 0.013115 0.016866 0.014741 0.022353 0.019278 0.041803 0.038026 0.038128 0.088196]

數據的選取。打開曲線擬合共工具界面，點擊最左邊的X data和Y data，選擇剛才輸入的數據，這時界面中會出現這組數據的散點圖。

選擇擬合方法，點擊Fit

左側results為擬合結果，下方表格為誤差等統計數據。

方法二、用神經網絡工具箱

1、打開神經網絡工具箱，在command window內輸入nftool，進入Neural fitting tool

2、導入數據，點擊next，導入Inputs為x，Targets為y。

3、選擇網絡參數，點擊next，選擇訓練集和測試集數量，點next，選隱藏層節點個數。

4、訓練數據，點next，選train。

5、繪制擬合曲線，訓練完成后電機plot fit

訓練結果參數在訓練完后自動彈出

神經網絡工具箱可以用command寫，請搜索關鍵字matlab 神經網絡工具箱函數。

方法三、用polyfit函數寫

polyfit函數是matlab中用于進行曲線擬合的一個函數。其數學基礎是最小二乘法曲線擬合原理。曲線擬合：已知離散點上的數據集，即已知在點集上的函數值，構造一個解析函數（其圖形為一曲線）使在原離散點上盡可能接近給定的值。

調用方法：apolyfit(xdata,ydata,n)，

其中n表示多項式的最高階數，xdata，ydata為將要擬合的數據，它是用數組的輸入。輸出參數a為擬合多項式 ya1x^n ... anx a,共n 1個系數。

%例程Apolyfit(x,y,2)zpolyval(A,x)plot(x,y,r*,x,z,b)

方法四、自行寫算法做擬合

請參考數值分析教科書，擬合、插值方法較多，算法并不復雜，靈活套用循環即可

擬合法和插值法有什么區別呢？

擬合與插值的區別：

1、在含義上不同：插值是指已知某函數的在若干離散點上的函數值或者導數信息，通過求解該函數中待定形式的插值函數以及待定系數，使得該函數在給定離散點上滿足約束。 而擬合是指，擬合就是把平面上一系列的點，用一條光滑的曲線連接起來。因為這條曲線有無數種可能，從而有各種擬合方法。擬合的曲線一般可以用函數表示，根據這個函數的不同有不同的擬合名字。

2、在圖像上是不同:插值在圖像是一定得過了數據的才行；擬合在圖像上是必須要得到最接近得結果，是要看總體的效果。

3、在幾何意義上不同：擬合是給定了空間中的一些點，找到一個已知形式未知參數的連續曲面來最大限度地逼近這些點；而插值是找到一個(或幾個分片光滑的)連續曲面來穿過這些點。 ：擬合- ：插值-