我已知两组数据,用polyfit拟合后,得出P值,但是将数据回带后误差很大我的代码为:x=[1.9 2.2 2.7 3.0 3.4 3.6 3.9 4.0 5.1 6.8 8.5 9.2 10.7 11.6 12.9 15.3 17.1 18 19 20 21.6 22.4 23.7 24 26.8 33.7 36.7 44.9 57 67 72 81 98 116 1
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/09 10:27:42
![我已知两组数据,用polyfit拟合后,得出P值,但是将数据回带后误差很大我的代码为:x=[1.9 2.2 2.7 3.0 3.4 3.6 3.9 4.0 5.1 6.8 8.5 9.2 10.7 11.6 12.9 15.3 17.1 18 19 20 21.6 22.4 23.7 24 26.8 33.7 36.7 44.9 57 67 72 81 98 116 1](/uploads/image/z/5330318-14-8.jpg?t=%E6%88%91%E5%B7%B2%E7%9F%A5%E4%B8%A4%E7%BB%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%2C%E7%94%A8polyfit%E6%8B%9F%E5%90%88%E5%90%8E%2C%E5%BE%97%E5%87%BAP%E5%80%BC%2C%E4%BD%86%E6%98%AF%E5%B0%86%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%9B%9E%E5%B8%A6%E5%90%8E%E8%AF%AF%E5%B7%AE%E5%BE%88%E5%A4%A7%E6%88%91%E7%9A%84%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%BA%EF%BC%9Ax%3D%5B1.9+2.2+2.7+3.0+3.4+3.6+3.9+4.0+5.1+6.8+8.5+9.2+10.7+11.6+12.9+15.3+17.1+18+19+20+21.6+22.4+23.7+24+26.8+33.7+36.7+44.9+57+67+72+81+98+116+1)
我已知两组数据,用polyfit拟合后,得出P值,但是将数据回带后误差很大我的代码为:x=[1.9 2.2 2.7 3.0 3.4 3.6 3.9 4.0 5.1 6.8 8.5 9.2 10.7 11.6 12.9 15.3 17.1 18 19 20 21.6 22.4 23.7 24 26.8 33.7 36.7 44.9 57 67 72 81 98 116 1
我已知两组数据,用polyfit拟合后,得出P值,但是将数据回带后误差很大
我的代码为:
x=[1.9 2.2 2.7 3.0 3.4 3.6 3.9 4.0 5.1 6.8 8.5 9.2 10.7 11.6 12.9 15.3 17.1 18 19 20 21.6 22.4 23.7 24 26.8 33.7 36.7 44.9 57 67 72 81 98 116 122 140 190 210 220 231 267 680 950 1210 1370 1430 1470 1480 1500 1500];
y=[11 12 13 14 15 16 17 19 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 120 140 160 180 200 250 300 350 400 450 500 600 700 800 900 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000];
plot(x,y,'green')
p=polyfit(x,y,4);
y1=p(1)*x.^4+p(2)*x.^3+p(3)*x.^2+p(4)*x+p(5);
hold on
plot(x,y1,'red')
hold off
axis([10,11000,1,1600]);
xlabel('功率/mw');
ylabel('电压');
怎么拟合才对?要求误差小一点.我看拟合前后两个曲线,感觉误差不大,但是带入公式后,发现误差好大,
我已知两组数据,用polyfit拟合后,得出P值,但是将数据回带后误差很大我的代码为:x=[1.9 2.2 2.7 3.0 3.4 3.6 3.9 4.0 5.1 6.8 8.5 9.2 10.7 11.6 12.9 15.3 17.1 18 19 20 21.6 22.4 23.7 24 26.8 33.7 36.7 44.9 57 67 72 81 98 116 1
6次拟合,误差小点
x=[1.9 2.2 2.7 3.0 3.4 3.6 3.9 4.0 5.1 6.8 8.5 9.2 10.7 11.6 12.9 15.3 17.1 18 19 20 21.6 22.4 23.7 24 26.8 33.7 36.7 44.9 57 67 72 81 98 116 122 140 190 210 220 231 267 680 950 1210 1370 1430 1470 1480 1500 1500];
y=[11 12 13 14 15 16 17 19 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 120 140 160 180 200 250 300 350 400 450 500 600 700 800 900 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000];
plot(x,y,'green')
p=polyfit(x,y,6);
y1=p(1)*x.^6+p(2)*x.^5+p(3)*x.^4+p(4)*x.^3+p(5)*x.^2+p(6)*x+p(7);
x2 = 1:1500;
y2=p(1)*x2.^6+p(2)*x2.^5+p(3)*x2.^4+p(4)*x2.^3+p(5)*x2.^2+p(6)*x2+p(7);
hold on
plot(x,y1,'red')
plot(x2,y2,'b')
hold off
% axis([10,11000,1,1600]);
xlabel('功率/mw');
ylabel('电压');