基于Matlab实现最小二乘曲线拟合.doc
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1、52 2005 年 6 月 第 12 卷 第 2 期 北京广播学院学报 (自然科学版 ) JOURNA L O F BE IJING BROADCA ST ING INST ITUT E ( SC IENCE AND TECHNOLOGY ) June 2005 V o l 12, N o 2 基于 M atlab 实现最小二乘曲线拟合 王 可 , 毛志伋 (中国传媒大学 通信工程系 , 北京 100024 ) 摘 要 : 物理量之间的函数关系在实 际研究 工作有很 重要的 作用 。 本 文首先介 绍了最 小二 乘原理 。 其次介 绍了用 M atlab 实现曲线拟合以得到函数关系的方法和步骤
2、 。 最后举例比较 了采用不同 方法进行 拟合得 到的 结果 。 关键词 : M atlab; 最小二乘法 ; 曲线拟合 中国分类号 : 0241 2 文献标识码 : A 文章编号 : 1007- 8819( 2005) 02- 0052- 05 1 引言 在现代科学研究中 , 物理量之间的相互关系 使得数据点的平方误差和最小。这种选择就是最 小二乘曲线拟合。可用一系列基函数进行最小二 乘曲线拟合 , 直接而通用的做法是用多项式 , 即线 性拟合 ; 另外还可以选择其他基函数 , 这种做法称 通常是用函数来描述的。有些函数关系是由经典 理论分析推导得出的 , 这些函数关系不仅为我们 进一步的分
3、析研究工作提供了物理的理论基础 , 也使我们可以十分方便的运用丰富的数学知识来 解决物理问题。 在现实的物理研究过程中 , 有一些问题很难 由经典物理理论推导出物理量的函数表达式 , 或 者推导出的表达式十分复杂 , 不利于进一步的分 析。但由于研究需要 , 又很希望能得到这些量之 间的函数关系 , 这时就可以利用曲线拟合的方法 , 用实 验数据结合数学方法得到物理量之间的近似 函数表达式。 2 曲线拟合的基本原理 曲线拟合就是拟合测量数据曲线。有时所选 择的曲线通过数据点 , 但在其他点上 , 曲线接近它 们而不必通过它们。在大多数情况下 , 选择曲线 收稿日期 : 2004 11 01 之
4、为非线性拟合。下面简要介绍一下最小二乘法 的基本原理 : 在数据处理中应用的最小二乘 法原理是算术 平均值原理的推广。即多次等精度独立测得 l1, l2 ln 的最佳值 n 其残差 vi = li - L 满足平方和 vi = m in(最小 ) 这一点是显然的 , 因对任何值 L 言 li - L = li - L + (L - L ) = vi + (L - L ) ( li - L ) = vi + 2(L - L ) vi + n(L - L ) = vi + n (L - L ) ! vi 故 L 有选为 L = L 时 方为最小。 以上就是最小二乘法的基本原理 , 用它可以 解决两
5、个量之间关系的问题。 例如 : 现有一组 ( xi, yi ), i = 1, 2 n, 要建立 x 和 y 之间的函数关系。 第 2 期 王 可等 : 基于 M atlab 实现最小二乘曲线拟合 53 Q = 设 x 和 y 之间的函数关系为 y = f ( x ), 则满足 yi - f (x i ) = m in 的 f ( x )即为所求。 3 最小二乘法实现曲线拟合 首先介绍用最小二乘法实现曲线拟合时常用 的经验公式及选取合适公式的方法 : 在工作中 , 通常情况是找出两个量之间的关 系。此时需要对两个量的多组对应数据用经验公 式表示出来 , 因为经验公式形式紧凑 , 便于从理论 上
6、进一步分析。 对表征 ( xi, yi ), i = 1, 2 n 的关系 y = f ( x ; a, b, c ), 式中 a, b, c 为参数 , 因自变量 x 已知 时 y 已测得 , 故类型 f 决定后 , 由误差方程 f ( xi; 图 1 典型图形 a, b, c ) = yi + vi, i = 1, 2, n 就可用最小二乘 下面举例说明如何用最小二乘法实现两个量之间 法决定经验公式中参数 a, b, c 。下面我们就来 关系的曲线拟合。 例 基线基准尺是由殷钢合金制成的 , 研究 介绍经验公式类型的选取。 经验公式类型 的选取主要靠 专业知识 来决 定 , 从数学方面去决
7、定两个量的经 验公式主要有 三种方法 : 观察法、近似法、严格计算法。这三种 方法中 , 观察法简单、直观 , 相对来说近似法和严 格计算法比较精确 , 但比较繁琐。对于大多数情 况 , 都可以采用观察法来确定经验公式 , 所以下面 主要介绍观察法。 观察法就是将数据 ( xi, yi )作图 , 与典型图 1 比较 , 看所作图形与典型图中何种类似 , 就取该类 型为 ( xi, yi )经验公式类型。 表明 , 殷钢尺的长度随时间变化而增长 , 越往后增 长得越慢 , 这种殷钢随时间而变长的现象称作合 金时效。殷钢尺长度变化的规律经研究可 用 l = a lg( 1 + b t) 来描述
8、, 其中 l 为长度变 化值 , t 为变 化时 间 , a、 b 为常数。 基准尺尺长的实际变化如表 1。 表 1 今用 法在 l = a lg( 1+ bt )逼近 l, 即由最小二乘 2 a = 0 Q ( a, b ) = l - a lg( 1 + bt ) = m in a = - 2 l - a lg( 1 + bt ) ! 条件下求a、 b。 由 Q ( a, b ) = m in, 按 lg( 1 + bt) = c(常数 ) t( 日 ) 0 6574 9496 10227 17546 18384 19404 19860 20225 l( ) 0 60. 7 71. 4 7
9、5. 3 79. 4 79. 9 80. 9 82. 0 82. 8 2 Q ( a, b) Q( a, b) 54 计算得 a= li lg( 1 + 2 bti ) - 北 京 广 播 学 院 学 报 (自 然 科 学 版 ) , b 1, 经计算得 第 12 卷 b 取不同值 因为 c= 0, 所以 lg ( 1 + lg ( 1 + b ti ) bti ) bti ) 时的 a 及 Q 表 2 ( a, b)如表 2。 由上表可知 Q ( a, b )在 b = 0. 00699, a = 38. 代入数值由 x、 y、 b 计算 a、 Q; 27693 时取极小值 , 此时 Q (
10、 a, b ) = 31. 7917, 故 ( 5)改变 b 的取值 , 多次调用该 M 函数 , 比较 结果中的Q 值 , 最小的 Q 值所对应的 a、 b 值即为 基线基准尺用 果为 l = 38. alg ( 1 + bt ) 的最小二乘法 逼近结 28 lg ( 1 + 0. 00699t) 所求。 改变 b 的取值 #这部分工作也可 编一个循 环函数 , 输入 b 可能取的区间 , 计算不同 b 对应的 Q, 再进行比较 , 保留使 Q 最小 的 b 及对应的 a。 4用 M atlab 实现曲线拟合 M atlab 是一种功能强大的系统分析和仿真工 但通常 b 的改变对 Q 的影响
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- 基于 Matlab 实现 最小 曲线拟合
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