matlab代码，用于进行数据拟合。通过输入数据的x,y轴坐标，通过拟合获得拟合曲线（拟合阶次可自选），可实现一条曲线或多条曲线在同一个坐标轴上显示。
2021-09-26 23:55:33
925B
1
l-曲线矩阵代码入门
安装
Windows
/
Mac安装
（具有计算机上的管理员权限）
下载/安装R。
目前，它可与最新版本3.6.3一起使用。
如果遇到问题，请从页面的“下载R
for
Windows”>“基础”或“首次安装R”>页面下方选择“
Previous
Releases”并获得3.6.3。
安装。
下载/安装开发环境（IDE）
RStudio
。
转到分析数据部分
但是，如果您没有计算机的管理员权限
请按照此处的说明进行操作：这将引导您为R和RStudio下载并解压缩zip文件，然后在bin文件夹中运行.exe文件。
转到分析数据部分
Ubuntu
/
Linux安装
仅在Ubuntu
18.04上测试过
请遵循以下指示
sudo
nano
/etc/apt/sources.list
##
add
the
line
below
to
the
file.
##
For
Ubuntu
version
18.04
See
the
R
ubuntu
readme
deb
https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu
bionic-cra
2021-09-22 12:44:56
1.63MB
1
matlab四维数据拟合函数代码
棱镜：具有正则化，降维和特征选择的多重样条回归
Prism使用统计方法的组合进行基于样条的多元回归。
Prism通过平滑样条回归，PCA和RVR
/
LASSO的组合，使用正则化，降维和特征选择进行回归。
图1：Prism回归程序示意图，首先对每个预测变量进行样条曲线回归，然后进行降维和特征选择（面板A）。
棱镜的徽标显示在面板B中。
Prism已在MATLAB
2015b中进行了测试，并且需要三个第一方工具箱：（1）曲线拟合工具箱；
（2）统计和机器学习工具箱；
（3）信号处理工具箱。
相关向量回归（RVR）需要SparseBayes
V2工具箱，该工具箱可从下载。
引用工具箱
如果使用工具箱，请引用本文：
马丹，CR（2016）。
棱镜：具有正则化，降维和特征选择的多重样条回归。
开源软件杂志，
1，31.
doi：10.21105
/
joss.00031
用法
有关实现的概述，请参见demo.m
%
Demo
of
Prism
functionality
%
20160627
CRM
%%
init
%
import
prism
addpath
2021-09-11 18:31:39
1.19MB
1
本文在迭代学习控制的基础上，使用最小二乘拟合法研究了网络控制系统(NCS）中的数据丢包问题。在基于NCS的迭代学习控制中，使用最小二乘拟合法处理数据丢包问题是有效的。只要拟合函数的基函数选取得当，最小二乘拟合法就能够保证系统优良的跟踪性能，并且对于丢包率有着很高的容忍度。本文中大部分实验是在60%以上的丢包率下进行的，最小二乘拟合法的表现相当不错。
2021-09-10 09:10:32
1.06MB
在基于NCS的迭代学习控制中，使用最小二乘拟合法处理数据丢包问题是有效的。只要拟合函数的基函数选取得当，最小二乘拟合法就能够保证系统优良的跟踪性能，并且对于丢包率有着很高的容忍度。基于仿真实验提出了提高最小二乘拟合法性能的策略：选取跟踪轨线函数表达式的各个分量作为基函数。并类比第2章的推导过程，对这种策略的性能做了简要的理论分析，跟踪效果不错。
2021-09-10 09:10:32
1.64MB
基于数据拟合的广义梯度迭代学习控制算法在有数据丢包的网络控制中的应用，资源内含PPT、算法及Matlab程序，欢迎学习参考！
2021-09-10 09:10:31
671KB