我正在为我的数据拟合自定义函数。 获得合适的后,我想得到像我的合身功能的函数句柄,包括设置为适合发现的参数。 我知道我可以得到模型在MATLAB中获取拟合函数的函数句柄并分配拟合参数
formula(fit)
,我可以用
coeffvalues(fit)
得到的参数,但有没有简单的方法在一个步骤两者结合?
我正在为我的数据拟合自定义函数。 获得合适的后,我想得到像我的合身功能的函数句柄,包括设置为适合发现的参数。 我知道我可以得到模型在MATLAB中获取拟合函数的函数句柄并分配拟合参数
formula(fit)
,我可以用
coeffvalues(fit)
得到的参数,但有没有简单的方法在一个步骤两者结合?
这个小环将这样的伎俩:
x = (1:100).'; %'
y = 1*x.^5 + 2*x.^4 + 3*x.^3 + 4*x.^2 + 5*x + 6;
fitobject = fit(x,y,'poly5');
cvalues = coeffvalues(fitobject);
cnames = coeffnames(fitobject);
output = formula(fitobject);
for ii=1:1:numel(cvalues)
cname = cnames{ii};
cvalue = num2str(cvalues(ii));
output = strrep(output, cname , cvalue);
end
output = 1*x^5 + 2*x^4 + 3*x^3 + 4*x^2 + 5*x + 6
循环需要适应你的拟合系数的数量。
编辑:为了完全回答这个问题做了两处细微的修改。
fhandle = @(x) eval(output)
返回一个函数句柄。其次,由你的程序给出的输出结果不起作用,因为功率操作读取^代替x,这显然可以被替换为
strrep(output, '^', '.^');
您可以使用Matlab曲线拟合功能,polyfit
。
p = polyfit(x,y,n)
所以,p
包含多项式的系数,x
和y
是功能的你想以适应坐标。 n
是多项式的阶数。例如,n=1
是线性的,n=2
是二次的,等等。欲了解更多信息,请参阅此documentation centre链接。唯一的问题是你可能不想要多项式拟合,在这种情况下,你将不得不使用不同的方法。
哦,你可以使用计算的系数p
一起重新评估多项式:
f = polyval(p,x);
这里,f
是在点x
评估系数p
多项式的值。
谢谢工作得很好:-) – tim 2013-11-23 17:10:10
谢谢,很好的答案,我用它作为我写的脚本的基础。可以做一些小的改进(例如,允许它适用于不同的函数,比如指数等):系数名称可以通过'coeffnames(fitobject)'来找到,系数的数量可以迭代可以通过'length(coeff)'(或其他各种可用字段)找到。 – Taylor 2014-05-03 18:59:05