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MATLAB提供了非线性与线性拟合的代码。

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简介:
首先,我们对该函数进行详细的分析。该函数表现出较为显著的非线性特性,因此常规的最小二乘法无法对其进行有效的拟合。若确实需要采用最小二乘法,则参数A必须是已知的,随后通过运用最小二乘法进行相应的拟合操作,并附上程序2作为辅助说明。

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客服
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  • MATLAB线线
    优质
    本代码集涵盖了使用MATLAB进行数据拟合的多种算法和函数,包括但不限于非线性和线性模型。适合科研与工程应用的数据分析需求。 首先分析该函数:它是一个较强的非线性函数,因此不能使用一般的最小二乘法进行拟合。如果一定要用最小二乘法,则参数A必须已知,再利用这种方法进行拟合。附程序2.
  • MATLAB线程序
    优质
    本段落提供了一组用于在MATLAB环境中执行非线性数据拟合的程序代码。这些代码旨在帮助用户进行复杂的数据分析和模型校准工作。 本程序可以直接用于进行拟合。
  • MATLAB线线源程序
    优质
    本简介提供了一段关于在MATLAB环境下实现线性和非线性数据拟合的源代码详解。适合需要进行数据分析和模型构建的研究者和技术人员参考学习。 在数学建模或其他工作中经常会用到拟合技术。在这里分享大约15个线性与非线性的MATLAB源程序供学习交流使用!
  • LMFsolve.zip_LM算法_LM_线LM_LM线
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    本资源提供LMFsolve工具用于实现Levenberg-Marquardt算法,适用于解决非线性最小二乘问题。包含LM法拟合示例代码及文档说明。 使用LM算法对方案进行拟合,并通过非线性最小二乘法求解方程。
  • LabVIEW线
    优质
    本课程聚焦于使用LabVIEW进行非线性数据拟合的技术和方法,深入讲解如何利用LabVIEW内置函数与工具箱优化复杂模型参数估计。适合希望提升科学数据分析能力的工程师和技术人员学习。 LabVIEW利用LM算法进行非线性拟合可以处理一组数据而无需预先确定方程系数。我觉得这已经说得很清楚了,何必再多此一举呢?
  • 分段线Matlab-Piecewise-linear-fitting:适用于线递归线回归方法
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab实现的分段线性拟合工具,涵盖线性递归和非线性回归技术,旨在为数据分析和模型构建提供高效解决方案。 分段线性拟合的MATLAB代码可以用于线性和非线性回归分析。本例旨在根据给定数据拟合两段直线,已知这两条直线在x轴上的截距分别为0和133,并且断点位于ydata最大值的95%处。本段落的一个亮点在于使用逻辑语句定义分段函数的方法,这种方法比网上的许多其他方法更为简洁明了。 代码如下: ```matlab clc; clear all; close all; load(1.mat); % 加载数据 x0 = 0.95 * xdata(ydata == max(ydata)); % 确定断点位置 % 定义分段函数,采用匿名函数语法 model=@(beta,x) beta(1)*x.*(x>0 & x=x0); ```
  • Matlab线映射线函数-Linear-Transformation:含Verilog
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    本项目提供了使用Matlab进行线性变换及线性函数拟合的代码,并包含Verilog实现方案,适用于信号处理和电路设计中的数学建模。 需要编写一个MATLAB代码来实现线性变换的函数拟合,并且该函数必须是单调增的。同时要求此版本能够方便地升级为支持非单调函数的情况。提供的代码将附带MATLAB测试代码以验证其功能。 希望这个描述清晰准确,祝好!
  • 线最小二乘法MATLAB源程序_线最小二乘法_MATLAB
    优质
    本资源提供一套用于实现非线性最小二乘法拟合问题求解的MATLAB源程序代码,适用于科学研究与工程应用中复杂的曲线拟合需求。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题_源程序代码_非线性最小二乘法 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • Matlab SVM线线版本,即拿即用
    优质
    本资源提供即时可用的MATLAB SVM代码包,涵盖线性和非线性两种模式,适用于快速原型设计和机器学习项目。 这段代码已经调试好,可以直接使用。编写风格简洁明了。
  • 径向基(RBF)线函数
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    本代码实现径向基函数(RBF)用于非线性回归问题,适用于数据拟合与预测。通过选择合适的核函数和参数优化,提高模型对复杂模式的学习能力。 RBF神经网络由三层组成:第一层是输入层(Input Layer),包含信号源节点;第二层为隐藏层,其中的黄球代表该层次的神经元,这些神经元采用径向基函数作为变换函数,这是一种对中心点径向对称且衰减的非负线性局部响应函数。由于其特性,通常需要根据具体问题来设定适当的隐藏层神经元数量;第三层是输出层,它提供输入模式下的相应结果,并通过调整线性权重进行学习,采用的是线性优化策略,因此具有较快的学习速度。