Matlab的应用-多项式函数与多项式拟合.docVIP

Matlab的应用-多项式函数与多项式拟合.doc

  1. 1、本文档共6页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
Matlab的应用-多项式函数及多项式拟合 本节将向大家简要介绍matlab 在多项式处理方面的应用。 多项式函数主要有: roots 求多项式的根 poly 特征多项式 polyval 多项式的计算 poly2str(p,x)多项式代换 polyfit 多项式曲线拟合 conv 多项式乘法 deconv 多项式除法 polyder 微分多项式 下面我们将介绍这些函数的用法: 1,roots---求多项式的根 格式:roots(c) 说明:它表示计算一个多项式的根,此多项式系数是向量c的元素.如果c有n+1个元素,那么此多项式为: c(1)*x^n+c(2)*x^(n-1)+c(3)*x^(n-2)+--+c(n)*x+c(n+1) 2,poly---特征多项式 格式:poly(a) 说明:(1)如果a是一个n阶矩阵,poly(a)是一个有n+1个元素的行向量,这n+1个元素是特征多项式的系数(降幂排列). (2)如果a是一个n维向量,则poly(a)是多项式(x-a(1))*(x-a(2))*..(x-a(n)),即该多项式以向量a的元素为根。 3,polyval—多项式计算 格式:polyval(v,s) 说明: 如果v是一个向量,它的元素是一个多项式的系数,那麽polyval(v,s)是多项式在s处的值. 如果s是一个矩阵或是一个向量,则多项式在s中所有元素上求值 例如: v=[1 2 3 4];vv=poly2str(v,’s’) (即 v=s^3+2*s^2+3*s+4) s=2; x=polyval(v,s) x = 26 例如: v=[1 2 3 4]; s=[2 4]; polyval(v,s) ans=26 112 4,conv-多项式乘法 例:as=[1 2 3] as = 1 2 3 az=[2 4 2 1] az = 2 4 2 1 conv(as,az) ans = 2 8 16 17 8 3 conv(az,as) ans = 2 8 16 17 8 3 5,deconv-多项式除法 例:deconv(az,as)%返回结果是商式的系数 ans = 2 0 [awwq,qw]=deconv(az,as)%awwq是商式的系数,qw是余式的系数 awwq = 2 0 qw = 0 0 -4 1 6,polyder 微分多项式 polyder(as) ans = 2 2 7,polyfit--多项式曲线拟合 格式::polyfit(x,y,n) 说明:polyfit(x,y,n)是找n次多项式p(x)的系数,这些系数满足在最小二乘法意义下p(x(i)) ~= y(i). “人口问题”是我国最大社会问题之一,估计人口数量和发展趋势是我们制定一系列相关政策的基础。有人口统计年鉴,可查到我国从1949年至1994年人口数据资料如下: 年份 1949 1954 1959 1964 1969 1974 1979 1984 1989 1994 人口数 (百万) 541.67 602.66 672.09 704.99 806.71 908.59 975.42 1034.75 1106.76 1176.74 如何确定我国人口的发展变化规律呢? 一般地,我们采用下面的分析处理方法: 首先,在直角坐标系上作出人口数与年份的散点图象。观察随着年份的增加人口数与年份变化关系,初步估计出他们之间的关系可近似地可看做一条直线。那么我们如何把这条直线方程确定出来呢?并用他来估计1999年我国的人口数。 方法一:先选择能反映直线变化的两个点,如(1949,541.67),(1984,1034.75)二点确定一条直线,方程为 N = 14.088 t – 26915.842 ,代入t =1999,得N (12.46亿 方法二:可以多取几组点对,确定几条直线方程,将t = 1999代入,分别求出人口数,在取其算数平值。 方法三:可采用“最小二乘法”求出直线方程。这就是曲线拟合的问题。 方法一与方法二都具有一定的局限性,下面我们重点介绍数据的曲线拟合。所谓曲线拟合是指给定平面上的n个点(xi,yi),i=1,2,….,n,找出一条曲线使之与这些点相当吻合,这个过程称之为曲线拟合。最常见的曲线拟合是使用多项式来作拟合曲线。曲线拟合最常用的方法是最小二乘法。其原理是求f(x),使达到最小。matlab提供了基本的多

文档评论(0)

haowendangqw + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档