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文檔簡介
概念最小二乘法多項式曲線擬合,根據(jù)給定的m個點,并不要求這條曲線精確地經(jīng)過這些點,而是曲線y=f(x)的近似曲線y=φ(x)。原理[原理局部由個人根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)上的資料進行總結(jié),希望對大家能有用]給定數(shù)據(jù)點pi(xi,yi),其中i=1,2,…,m。求近似曲線y=φ(x)。并且使得近似曲線與y=f(x)的偏差最小。近似曲線在點pi處的偏差δi=φ(xi)-y,i=1,2,...,m。常見的曲線擬合方法:按偏差平方和最小的原那么選取擬合曲線,并且采取二項式方程為擬合曲線的方法,稱為最小二乘法。推導過程:1.設(shè)擬合多項式為:2.各點到這條曲線的距離之和,即偏差平方和如下:3.為了求得符合條件的a值,對等式右邊求ai偏導數(shù),因而我們得到了:.......4.將等式左邊進行一下化簡,然后應該可以得到下面的等式:.......5.把這些等式表示成矩陣的形式,就可以得到下面的矩陣:6.將這個范德蒙得矩陣化簡后可得到:7.也就是說X*A=Y,那么A=(X'*X)-1*X'*Y,便得到了系數(shù)矩陣A,同時,我們也就得到了擬合曲線。實現(xiàn)運行前提:Python運行環(huán)境與編輯環(huán)境;Matplotlib.pyplot圖形庫,可用于快速繪制2D圖表,與matlab中的plot命令類似,而且用法也根本相同。代碼:[python]viewplaincopy#
coding=utf-8'''''作者:Jairus
Chan程序:多項式曲線擬合算法'''import
matplotlib.pyplot
as
plt
import
math
import
numpy
import
random
fig
=
plt.figure()
ax
=
fig.add_subplot(111)
#階數(shù)為9階order=9#生成曲線上的各個點x
=
numpy.arange(-1,1,)
y
=
[((a*a-1)*(a*a-1)*(a*a-1)+)*numpy.sin(a*2)
for
a
in
x]
#ax.plot(x,y,color='r',linestyle='-',marker='')#,label="(a*a-1)*(a*a-1)*(a*a-1)+0.5"#生成的曲線上的各個點偏移一下,并放入到xa,ya中去i=0xa=[]
ya=[]
for
xx
in
x:
yy=y[i]
d=float(random.randint(60,140))/100#ax.plot([xx*d],[yy*d],color='m',linestyle='',marker='.')
i+=1
xa.append(xx*d)
ya.append(yy*d)
'''''for
i
in
range(0,5):
xx=float(random.randint(-100,100))/100
yy=float(random.randint(-60,60))/100
xa.append(xx)
ya.append(yy)'''ax.plot(xa,ya,color='m',linestyle='',marker='.')
#進行曲線擬合matA=[]
for
i
in
range(0,order+1):
matA1=[]
for
j
in
range(0,order+1):
tx=
for
k
in
range(0,len(xa)):
dx=
for
l
in
range(0,j+i):
dx=dx*xa[k]
tx+=dx
matA1.append(tx)
matA.append(matA1)
#print(len(xa))#print(matA[0][0])matA=numpy.array(matA)
matB=[]
for
i
in
range(0,order+1):
ty=
for
k
in
range(0,len(xa)):
dy=
for
l
in
range(0,i):
dy=dy*xa[k]
ty+=ya[k]*dy
matB.append(ty)
matB=numpy.array(matB)
matAA=numpy.linalg.solve(matA,matB)
#畫出擬合后的曲線#print(matAA)xxa=
numpy.arange(-1,,)
yya=[]
for
i
in
range(0,len(xxa)):
yy=
for
j
in
range(0,order+1):
dy=
for
k
in
range(0,j):
dy*=xxa[i]
dy*=matAA[j]
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