三次样条曲线拟合 三次样条曲线拟合

MATLAB拟合求解圆心和半径 源程序代码.zip

Polyfit多项式拟合 MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令． 多项式函数拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n) 其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式 y=a1xn+...+anx+a n+1的系数 多项式在x处的值y可用下面程序计算． y=polyval(a,x,m) 线性：m=1, 二次：m=2, … polyfit的输出是一个多项式系数的行向量。为了计算在xi数据点的多项式值，调用MATLAB的函数polyval。 例： x=0:0.1:1; y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2]; A=polyfit(x,y,2) Z=polyval(A,x); Plot(x,y,’r*’,x,z,’b’)

代码已经调通，跑出来的效果如下： # coding=gbk import torch import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F ''' Pytorch是一个拥有强力GPU加速的张量和动态构建网络的库，其主要构建是张量，所以可以把PyTorch当做Numpy 来用,Pytorch的很多操作好比Numpy都是类似的，但是其能够在GPU上运行，所以有着比Numpy快很多倍的速度。 训练完了，发现隐层越大，拟合的速度越是快，拟合的效果越

使用MATLAB做430单片机的上位机的调试控制软件完成读取湿度，定标湿度，获取浮点定标数据，发送浮点数据到430单片机FLASH，记录，可随时选择定标数据显示定标后的湿度值

matlab多种式拟合优度代码预测日元/美元汇率 队员 张士琪1701213153 浩里湾1701213095 1.背景介绍 使用宏观因素预测汇率的结构模型很容易被随机游走模型击败。 预测变量经常使用时间序列模型，例如ARMA，ARIMA，ARCH，GARCH。 近年来，人工神经网络，支持向量机和混沌理论被广泛应用于预测汇率中。 2.动机 该项目针对外汇汇率的短期波动性，应用SVR方法和深度学习方法ANN预测未来7个期间的汇率。 3.目标 我们的主要目标是使用每日汇率数据预测未来7天（2018.03.30-2018.04.10）的汇率。为此，我们首先使用网格搜索并从3.13-3.30（10个周期）移动窗口，估算最佳参数。 确定预测方法长度的主要方法是chaos theory和lyapunov exponents 。 使用Wolf方法并根据经验选择参数，我们计算出the maximum lyapunov exponents is L=0.1407 （数据= JPY / USD（2016.01.04-2018.04.10），N = 592，m = 10，tau = 60，P = 15）。

Matlab集成的c代码泰勒冰川14C数据的马尔可夫链蒙特卡罗算法 此自述文件提供了用MATLAB编写的Markov Chain Monte Carlo（MCMC）算法的基本描述。 MCMC方法用于通过μ子约束宇宙成因14C生产模型中的两个参数。 为简单起见，使用MCMC方法优化的两个模型参数是“ fneg ”和“ ffast ” –负μon捕获和快速μonReact的相应缩放因子，其深度相对恒定。 MCMC方法旨在根据给定的观测值优化这两个参数-在这种情况下，这表示从钻探的冰芯获得的7个独特深度水平（6.85m，15m，19.5m，40m，51m，61.5m，72m）中的14个总计14C测量值在南极的泰勒冰川。 档案说明 外部资料一种。 flowpath_MC.mat –包含1000个流路径的池（请参阅第1节） b。 flowpath_trim.mat –包含没有撞到基岩中的流路（请参阅第2节） C。 P_neutron.mat –中子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） d。 P_muon.mat –蒙子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） e。 all_data.mat

泽尼克多项式在单位圆上是正交的，常用于光学中的相位像差。 使用 zernike_fcn3.m 生成 Zernike 多项式。 输入包括所需多项式的向量； 这些不必是连续的。 可能的多项式排序包括： 'noll' = Bob Noll 的原始订购'边缘' = 大学。 亚利桑那泽尼克集'original'= zernfun.m 的原始顺序'default' = '边缘' (UofA) 集 + 更多项zernike_fcn3.m 进行一致性检查，为特定排序选择合适的 m & n 值，然后调用 zernfun.m 生成多项式。 使用 zernike_coeffs3.m 将 Zernike 多项式拟合到输入函数。 由于 zernike_coeffs3.m 调用了 zernike_fcn3.m，所以这些文件之间会自动保持一致，与之前的一些函数不同。

该文提出采用拟合偏差方法进行时钟调整的策略，以有效克服网络延迟和抖动对时钟同步的影响。开发NTP时间同步客户端，实现多种时间戳数据的采集和存储。分析本地节点的时间信息和来自于参考时钟服务器的时间戳信息，并构造时钟偏差趋势方程。利用线性拟合方法建立时钟漂移率数学模型和利用该漂移率进行时钟的调整和稳定性分析。实验证明，该策略提高了客户端时钟同步的稳定性和安全性，能够更好地适应网络传输性能较差环境下的时钟同步。

主要介绍了python matplotlib拟合直线的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下